MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2987248889 · doi:10.2118/197550-ms

Acid-Fracturing Techniques as a Good Alternative to Help Improve Field Development Assets

2019· article· en· W2987248889 sur OpenAlexaff
José María Petriz Munguía, Blanca Estela González Valtierra, Javier Trujillo Hernandez, Sarai Santos, Katya Campos Monroy

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensHaliburton Forest & Wild Life Reserve
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringDolomitePermeability (electromagnetism)GeologyCarbonateWellboreOil fieldOil productionPorosityEnvironmental scienceMaterials scienceMineralogyGeotechnical engineeringChemistryMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Acidizing and acid fracturing techniques are routinely used in two important formations in the marine regions of Mexico, the Jurassic and Cretaceous formations. These formations are naturally fractured carbonate and dolomite reservoirs having a permeability in the range of 0.19 to 22 mD, porosity from 2.8 to 6%, approximate bottomhole temperature (BHT) up to 177°C, pressure (BHP) of 10,374 psi, and a crude of 45° API. Using acid fracturing techniques helps improve the development of these assets. This paper shows the results of more than 40 acid fracturing operations performed in recent years. Depending on the productivity evaluation, wells belonging to these assets are stimulated as part of the completion stage. Because of their low permeability, a common approach is to perform an acid fracturing operation. As a first evaluation, a minifrac test is executed to obtain the necessary data to calibrate the acid fracturing simulation model. After this step is performed, the acid fracturing design is evaluated. Generally, a sustained production acidizing technique is used for conductivity enhancement and closed-fracture acidizing is also included as a tailored treatment with an all seawater-based acidizing system. For these operations, an average five-fold increase in oil production has been observed after treatment. In some cases wells in the completion stage, having no production before treatment, delivered up to 7000 BOPD after treatment. In these low-permeability assets, the post-fracturing response shows good results in general terms, increasing final conductivity in the near-wellbore area, and improving the production in these wells. The fracture gradient observed varies from 0.715 to 0.981 psi/ft with an average minimum stress of 13,670 psi. To perform the acid fracturing treatments, an average of 6400 hydraulic horsepower (HHP) must be available, with up to 13,400-psi surface pressure observed. As such, a stimulation vessel is necessary in all operations, applying a 26-bbl/min average pumping rate. Globally, acid fracturing treatments are a common stimulation technique. This study shows that stimulating proper candidates in Mexico using acid fracturing significantly helps increase production, which may be relevant for the exploitation of new areas where fracturing has not been implemented.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,224 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations5
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis→Travaux en français237 207→