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Enregistrement W3002655988 · doi:10.2118/199704-ms

Enhancement of Production and Economics Through Design Optimization in the STACK

2020· article· en· W3002655988 sur OpenAlexaboutno aff
Jake Huchton, CharLee Mallory, James M. Calvin, Michael S. Alberts, Samuel Rogers, Garrett Romines, Thomas Markowski, Jared Boyer

Notice bibliographique

RevueSPE Hydraulic Fracturing Technology Conference and Exhibition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOffset (computer science)OverburdenDrillHydraulic fracturingWell stimulationStack (abstract data type)PerforationComputer sciencePetroleum engineeringGeologyEnvironmental sciencePetroleumMining engineeringEngineeringMechanical engineeringReservoir engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper discusses a stimulation optimization case history in the STACK (Sooner Trend, Anadarko Basin, Canadian, and Kingfisher counties of Oklahoma). This area has been active for a number of years, and operators are still trying to figure out how best to drill and complete the asset. This case history will cover a field trial conducted in the Meramec, the Sycamore and the Woodford, and will compare the completion methods of two offset pads, with one pad serving as the pre-optimization offset. These field trials consisted of wellbore spacing tests as well as the implementation of certain design and execution changes. The first major design change was the implementation of an algorithm-based, automated controlled breakdown process designed to improve the uniformity and the cluster efficiency of given stimulation treatments. When stimulations are conducted, it has been consistently demonstrated that a disproportionate number of perforation clusters are not effectively treated during any given stimulation treatment. The implementation of a controlled breakdown process not only allows for a better stimulation efficiency, but also allows for consistent treatment operations across stages and wellbores. The second design change was the application of ultra-fine particulates (UFP) during the initial pad stages of stimulation treatments. Unconventional reservoirs contain some level of complexity in the form of microfractures. Conventional proppants are typically too large to prop those microfractures, which limits how much hydrocarbon can be produced from a given reservoir. UFPs are small enough to enter those microfractures. Likewise, UFPs have been shown to reduce near wellbore friction early in stimulation treatments, which improves operational efficiencies. The third design change was the utilization of a wellhead connection system in place of a traditional zipper manifold. This system reduces equipment on location as well as the complexity of operations when stages on two or more wells are being stimulated in sequence. The operational changes on the post-optimization pad yielded increased efficiencies and reduced costs. The wells also showed a substantial production improvement over the typical curves for the area. The post-optimization wells had a higher rate of return over the pre-optimization pad. The wells where the automated controlled breakdown process was utilized demonstrated a 5 to 15% production increase over comparable offsets on the same pad. The wellhead connection system improved transition times between wellhead swaps during well zipper stimulation operations. The implementation of the breakdown process, the wellhead connection system, and UFPs improved operational efficiencies as well as making treatments more consistent. Observed treating pressures were lower and more consistent when the breakdown process was utilized. This paper demonstrates how the implementation of a controlled breakdown process, wellhead connection system, and UFPs can help improve well economics. Also, the economic potential for the STACK when utilizing an optimized completion is demonstrated.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,196 · 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'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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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