MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2980227931 · doi:10.2118/198023-ms

A Review of Preliminary Out-Of-Sequence Pinpoint Fracturing Field Trials in North America

2019· review· en· W2980227931 sur OpenAlexaboutno aff
Benyamin Yadali Jamaloei

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFracture (geology)Stress fieldAnisotropyStress (linguistics)Interference (communication)GeologyMaterials scienceEngineeringGeotechnical engineeringChannel (broadcasting)PhysicsStructural engineeringTelecommunicationsOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Out-Of-Sequence (OOS) Fracturing can potentially maximize reservoir contact and fracture conductivity/connectivity by creating fracture complexity via reducing the stress anisotropy. It is initiated by fracturing two "book-end" frac stages (Outside Fracs), followed by a ‘middle" stage (Centre Frac) between them. The Center Frac is theorized to utilize the reduced stress anisotropy to activate pre-existing failure surfaces oriented at various azimuths and dip angles, thereby connecting bi-wing fractures to planes of weakness (natural fractures/fissures/faults/joints/cleats) and resulting in a complex fracture network that enhances connectivity and fracture area within the Stimulated Reservoir Volume (SRV). OOS Fracturing can mitigate possible issues in treatments aiming at creating fracture complexity, including zipper frac (fracture tip interference and blunting inhibiting fracture extension), modified zipper frac (risks of well bashing and fractures growing asymmetrically opposite of the induced stress from prior stage in the adjacent well), simultaneous frac (middle clusters experiencing larger stress interference inhibiting their growth), and high-rate fracturing (risk of cluster erosion reducing the limited entry effect and premature screenout due to inconsistent diversions inside fractures). Since its inception in early 2010s, OOS Fracturing has not gained considerable attention due to previously-existing operational limitations in fracturing out-of-sequence. It is reported to have been field tested in Western Siberia in 2014 with claimed well performance success. Operational limitations of the system employed in that trial is believed to have prevented its commercial development at that time. With the advent of Multicycle Sleeves and Shift-Frac-Close operation with a single Bottom-Hole Assembly to open and close sleeves, previous operational limitations of OOS Fracturing have been resolved. OOS Fracturing has since been trialed in three formations in Western Canada (2017/2018). This work analyzes the fracture treatment pressures and well performance of these trials. Five OOS Fracturing trials in these three formations reveal that normalized 15-month/18-month production from out-of-sequence-fractured wells outperform that of sequentially-fractured offsets, with similar formation properties and treatment designs. Instantaneous Shut-In Pressures (ISIP) of Centre Frac are generally higher than that of either Outside Fracs. Breakdown pressures for Centre Fracs exhibit a mixed trend, confirming that reducing stress anisotropy could lower the breakdown gradient (based on Kirsch Equation) if rock fabric permits. Well performance and treatment pressures appear to be more sensitive to Centre Frac proppant tonnage/fluid volumes and uneven sleeve spacing. This is the first attempt in analyzing the five OOS Fracturing trials, with encouraging well performance and operational execution in conventional reservoirs where it was deployed. Despite uneven sleeve spacing, depletion due to offset production, and less favorable geomechanical properties (high Poisson’s Ratio and low Young’s Modulus), field trials produced favorable results. True potential of non-sequential fracturing is potentially more promising in unconventional reservoirs with formation properties more conducive to complex fracture generation.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,984
Score d'incertitude au seuil0,056

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,001

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.

Tête enseignante Opus0,090
Tête enseignante GPT0,357
Écart entre enseignants0,267 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHydraulic Fracturing and Reservoir AnalysisTravaux en français237 207