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Enregistrement W3040879672 · doi:10.2118/197227-pa

The First Out-of-Sequence-Fracturing Field Test in North America: Key Learnings from Operation, Petrophysical Analysis, Fracture Modeling, and Production History Matching

2020· article· en· W3040879672 sur OpenAlexaboutno aff
Benyamin Yadali Jamaloei

Notice bibliographique

RevueSPE Production & Operations · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyFracture (geology)Hydraulic fracturingPetrophysicsSequence (biology)Stress fieldGeotechnical engineeringMining engineeringEngineeringStructural engineeringFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary One of the considerations in out-of-sequence-fracturing treatment is creating fracture complexity through reducing the in-situ differential stress to enhance hydraulic-fracture connectivity by activating natural fractures, fissures, faults, and cleats within the formation to create secondary or branch fractures (induced-stress-relief fractures) and connect them to the main biwing hydraulic fractures. In out-of-sequence fracturing, this is achieved by beginning fracturing Stage 1 at the toe of the well and then moving toward the heel and fracturing Stage 3 so that there is a degree of interference between the two fractures, followed by placing Stage 2 between the previously fractured Stages 1 and 3. Out-of-sequence fracturing in this mode ensures that the fracture in Stage 2 (center fracture) takes advantage of the altered stress in the rock and connects to the stress-relief fractures from the previous Stages 1 and 3 (outside fractures), thus enhancing the connectivity of the fracture network. The first successful field trial of out-of-sequence fracturing was executed by Lukoil in treating eight wells in western Siberia in 2014. The first case of out-of-sequence fracturing in North America was later conducted in western Canada in 2017, with eight more trials followed in 2017, 2018, and 2019. In this work, a 3D hydraulic-fracture-extension simulator is rigorously calibrated by history matching the observed treatment pressures from the out-of-sequence-fracturing field treatment in western Canada to reliably quantify the effective fracture geometries. Then, a separate set of fracture modeling is conducted to predict the hydraulic-fracture geometries in a conventional (sequential-fracturing) treatment of the same candidate well. Finally, production forecasting is used to assess the production potential from the candidate well according to each set of the generated fracture geometries from each of the scenarios (out-of-sequence fracturing vs. conventional sequential fracturing). The results of coupling the rigorously calibrated fracture modeling and production forecasting indicate noticeable production-uplift potential from a carefully designed out-of-sequence-fracturing vs. sequential-fracturing treatment. Besides, the discovered characteristic trends in fracture geometries in out-of-sequence fracturing confirm some of the findings obtained in a previous sensitivity analysis of out-of-sequence fracturing. The previous sensitivity study entailed analyzing nearly 200 fracture-modeling scenarios using a variety of geomechanical properties and treatment-design variables. These characteristic trends render unique opportunities and advantages for the optimization of fracturing treatments and field development. This work is the first attempt in comparative evaluation of the effect of out-of-sequence fracturing by incorporating the actual field data into fracture modeling coupled with production forecasting. The learnings from this multifaceted study are worth sharing with the industry and could be used to guide future successful designs of the out-of-sequence fracturing for completion optimization in both unconventional and conventional reservoirs. From a large-scale field-development perspective, when conducted in multiple wells, optimized out-of-sequence fracturing has the potential of rendering full-length interference effect and optimizing the stress shadowing while reducing the risk of well bashing.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,096

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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