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Enregistrement W2991338395 · doi:10.2118/1219-0030-jpt

Questions Over Permeability Prompt Producer-Led Group To Rebuild Key Fracture Diagnostic

2019· article· en· W2991338395 sur OpenAlexaboutno aff
Trent Jacobs

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil shaleEngineeringPetroleum engineeringPermeability (electromagnetism)Focus groupTest (biology)Operations managementGeologyBusinessMarketing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

For the past 20 years, the diagnostic fracture injection test (DFIT) has been used across the frontlines of the shale revolution to paint a picture of what cannot be seen. However, that picture has not always been so clear in the eyes of subsurface engineers. It is not the test has been questioned. It is the way a DFIT is analyzed. Last year, a joint-industry project supported by six shale producers formed to develop a new methodology that aims to bring fractures into sharper focus—especially when it comes to obtaining accurate permeability estimates from within shale gas formations. The operators who funded and shared field data for the project were ConocoPhillips, Hess, Shell, Equinor, Range Resources, and Apache. The other key participants included oilfield services firm Keane Group (recently renamed NextTier Oilfield Solutions) and a startup called ResFrac whose software was used to run the study’s models and numerical simulations. The group’s existence reflects both the rising value of pressure data in unconventional engineering and the struggles industry has in trusting it. The outcome of this yearlong study though hopes to improve upon the latter. The group has offered to the unconventional sector a new template for DFIT analysis, one that represents a distinct alternative to the classical methods used by most practitioners today. “We have a slightly different conceptual approach, and that impacts a lot of details. So it was necessary to basically start from scratch and make a new procedure,” said Mark McClure, a principal researcher in the industry study and the chief executive of ResFrac. The new procedure is the centerpiece of two technical papers recently shared at the Unconventional Resources Technology Conference (URTeC) in Denver, and the SPE’s Annual Technology Conference and Exhibition (ATCE) in•Calgary. Usually performed at the toe-end of a horizontal well, a DFIT involves pumping a small volume of fluid (typically 20•bbl or less) into the formation to induce a small fracture. How that fracture seals back up is then measured over a period that usually spans a 1–3 weeks. The test is used widely across shale plays to obtain estimates of rock stress, pore pressure, and, perhaps most importantly, permeability. It has become ubiquitous in the shale sector because it is an affordable way to quantify such properties before a pressure pumping crew arrives on a well pad. Additionally, where rock cores are susceptible to stress and permeability changes as they are brought to surface, the DFIT represents an in situ measurement that avoids these issues. However, the operator-led study asserts that the shale sector has misinterpreted the signals provided by a DFIT. The reason: accepted interpretation methods were largely designed for conventional reservoirs that feature far simpler physics than those that dominate tight-rock formations. The result: a systematic inflation of permeability estimates in gas shales and, to a lesser extent, inaccuracies in permeability estimates of oil shales.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,851
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,209 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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