Production Analysis and Enhancement in The Unconventional Tight Formations
Notice bibliographique
Résumé
Since 2008, more than 10,000 horizontal wells have been drilled in Alberta using multistage hydraulic fracturing for tight/shale oil and gas development. Analysis of the existing wells’ performance and development of production enhancement techniques are of critical interest for the improvement of the development efficiency in these formations. Production modelling and analysis have been used in the oil and gas industry for a long time for the purpose of asset evaluation and project design. In this study, a new methodology for complex production profile analysis is first developed and applied to evaluate 344 Northern Montney wells located in Western Canada. A production decline curve model is developed and implemented via Bayesian statistical learning algorithm, and it is compatible with both single and dual flow regimes. This methodology is proven to be efficient and accurate on the production analysis and reserves estimation in the hydraulically fractured tight reservoirs. It can identify and model a dual-regime production profile with both linear and boundary dominated flow. Natural fractures and hydraulically induced fractures, either being propped or unpropped, are critical to the well after-stimulation productivity in the unconventional tight reservoirs. In this study, core samples are collected from the field and fractured in the lab. The rough fracture surfaces are scanned for surface roughness characterization, and then the fractures are reconstructed using numerical methods. Fluid flow in digitally reconstructed fractures are numerically simulated to study the relationship between the fracture conductivity with the fracture surface roughness and proppant properties. The fracture conductivity model is used in the later reservoir simulations for production and recovery enhancement. Next, an approach to improve early-time production by remediating permeability damage caused during stimulation in fracture and near fracture matrix is introduced. The fracturing fluid leak-off can damage the fracture conductivity and near-fracture matrix permeability, and consequently impair the well productivity after stimulation. In order to reduce this damage, this work applied data statistical analysis and numerical simulation approach to study the effects of various types of fracturing fluid on stimulated well productivity in the unconventional tight formation. Finally, an enhanced oil recovery (EOR) technique which combines the advantages of gas flooding and gas huff-n-puff is also brought up and tested. This study introduced and simulated a multi-well adaptive asynchronous CO2 Huff-and-Puff which combines the gas flooding and gas huff-n-puff for well groups which is more effective for the unconventional tight oil reservoirs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».