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Enregistrement W3002797077 · doi:10.2118/199759-ms

Distributed Acoustic and Temperature Sensing Applications for Hydraulic Fracture Diagnostics

2020· article· en· W3002797077 sur OpenAlexaff
Xinyang Li, Jimmy Zhang, Marcel Grubert, Carson Laing, Andres Chavarria, Steve Cole, Yassine Oukaci

Notice bibliographique

RevueSPE Hydraulic Fracturing Technology Conference and Exhibition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Waves and Analysis
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroseismHydraulic fracturingOptical fiberOffset (computer science)GeologyDistributed acoustic sensingFracture (geology)Petroleum engineeringAcousticsFiber optic sensorGeotechnical engineeringComputer scienceSeismologyTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hydraulic fracturing operations in unconventional reservoirs are increasingly being monitored with fiber-optic (FO) Distributed Acoustic and Temperature Sensing (DAS/DTS). In this paper, we discuss how a single well equipped with fiber optics and DAS can be used as a diagnostic tool to better understand the completions program of three offset wells and the fiber instrumented well. Strain measurements were initially conducted for seismic studies, then followed by measurements of fluid injections from monitoring wells to better understand placement along the lateral section of the wellbore for programs such as hydraulic fracturing, water flooding, and steam injection. The broadband DAS signals have shown of value for the monitoring of microseismic, as well as thermal and mechanical strain of the fiber over the entire well-pad's completion process. During well stimulation, as a fracture propagates to an offset wellbore with fiber deployed, the DAS measurements can be used to monitor very small changes of strain on the fiber. Analysis of the Cross-Well Communication (CWC) strain measurements provide information about possible fracture numbers and locations, as well as the fracture propagating rate based on known well distance. Changes in the strain measurements are coupled with microseismic events that can be simultaneously monitored using the same interrogator unit and fiber optic cable. Here we present various diagnostic tools for DAS that help to better understand the completions program. A variety of physical effects, such as temperature, strain and micro seismicity are measured and correlated with the treatment program to aid in the analysis. Two of the offset wells were zipper-fractured first, then the fiber installed well was zipper-fractured with the third offset well. By monitoring CWC strain measurements we show that DAS can assess the treatment and performance of neighboring wells that are not instrumented with fiber optic cable. Low frequency strain events from neighboring wells provide direct measurements of the fracture density and possible fracture network post fiber well completion. CWC measurements can provide strain levels that can be analyzed in the context of the various completion parameters including stage length, clusters, and well spacing, etc. We also discuss the fluid and proppant allocations measurements that can be performed on the well with fiber installation. We show how DAS can be used as a tool for investigating cluster efficiency, diverter effectiveness, and for determining completions problems like screen-outs and stage communication. The analysis of the DAS data demonstrates that current fiber-optic technology can provide enough sensitivity to detect a significant number of frac events that can be used for an improved reservoir description and as an assessment of the completions program.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,200 · 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'étudeObservationnel
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

Citations37
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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