When is There Too Much Fracture Intensity?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A distinct shift in wellbore fracture stimulation events has occurred within the Western Canadian Sedimentary Basin (WCSB) over the last 5 years. New designs, commonly referred to as "increased fracture intensity designs," are characterized by an increased number of fracture stages, decreased fracture spacing, and resulting increases in water and proppant required per stimulation. Existing technology applied in increased fracture intensity designs include: Open Hole Ball and Seat technology, Coil Activated sleeves, Plug and Perforating, as well as hybrid designs that combine several technologies. Increased fracture intensity designs have contributed to improved production rates and increased reserves and, as a result, have quickly become the preferred approach to hydraulic fracture stimulation of the reservoir. Promising hydraulic fracture designs and decreased spacing designs run the risk of being applied broadly without discrimination. Without proper retrospective or hindsight, there is a risk of over applying this new approach with false assurances of its success rates. It is therefore important to determine whether and at what point increasing fracture intensity generates diminishing returns. This paper provides 3 retrospective case studies within the regions of the greater Montney and Cardium formations where increased fracture intensity designs have led to decreased well production as well as decreased reserve allocation. We further examine the various components of increased fracture intensity designs to pinpoint areas where design optimization may have prevented these outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,005 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,005 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».