Shifting the Perspective: Modernizing Well Density Metrics for Multi-Layer Horizontal Well Development
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Unconventional reservoirs with low permeability shales and siltstones are currently being developed using horizontal wells in multiple layers. As this development technique has become more common, accurately understanding well-to-well communication is increasingly critical. Well positioning, reservoir thickness and well interference effects are important factors in the success of multi-layer development. Traditional well density metrics such as wells per section and lateral well spacing do not account for the multi-layer nature of these plays. This paper introduces readily derived metrics that enable a three-dimensional (3D) quantification of multi-layer well density. Unlike traditional analysis which considers pad development from a bird’s eye view, this paper considers the vertical cross-section of a pad which enables the 3D drainage to be quantified. The metrics Cross-Sectional Drainage Area (XDA) and Three-Dimensional Proppant Intensity (3DPI) are defined. XDA quantifies the well density relative to the thickness of the reservoir. 3DPI represents completion intensity and reservoir stimulation relative to the cubic volume of gross rock attributed to the multi-layer development. Once introduced, these two metrics are correlated to well and pad level performance. Examples from the Montney Formation in Western Canada and the Bakken Formation in North Dakota, USA are studied in detail. Ultimate hydrocarbon recovery factors, early time well performance and production profiles are analyzed and compared to the XDA and 3DPI metrics using visual analytics and multivariate machine learning models. In both the Montney and Bakken examples, XDA correlates with well performance and 3DPI correlates with pad hydrocarbon recovery factors.
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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 | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».