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Enregistrement W3088198731 · doi:10.2118/202056-ms

Field Testing of the Flowback Technology for Multistage-Fractured Horizontal Wells: Test Results and Primary Interpretation of the Results

2020· article· en· W3088198731 sur OpenAlex
Albert Vainshtein, Georgii Fisher, С. А. Боронин, Andrei Osiptsov, Ildar Faysullin, Gregory Paderin, Andrei Shurunov, Alexander Sergeevich Prutsakov, Ruslan Uchuev, И. А. Гарагаш, Kristina Tolmacheva, Egor Shel, Dmitry Prunov, Nikolay Chebykin

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPE Russian Petroleum Technology Conference · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWellheadPetroleum engineeringHydraulic fracturingWell test (oil and gas)ChokeGeologyInjection wellFracturing fluidVolumetric flow rateCompletion (oil and gas wells)Geotechnical engineeringEnvironmental scienceEngineeringMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The paper presents the results of applying the methodology of well flowback and startup after hydraulic fracturing (HF), previously proposed in (Osiptsov et al., 2019), where the preferred conditions for well flowback after hydraulic fracturing are formulated in the form of a field experiment program. The program was implemented in 2019-2020 at four out of ten wells of the Priobskoye field in Western Siberia. The comparison of the two well clean-up designs, "smooth" and "aggressive", aimed to confirm the hypothesis that the choice of a "smooth" mode can reduce undesirable geomechanical effects to preserve the fracture conductivity and increase the recovery. Adapting our own hydrodynamic and geomechanical models to actual data made it possible to control the well clean-up process in the wells of a field experiment. Well site supervision allowed authors to fully implement the research plan, and also provided the opportunity to vary the parameters of the experiment (adjusting flowrate over time, adjusting the sampling and measurement schedules) using history matched models with actual parameters of the wells. Based on the results, the obtained data were analyzed and interpreted: flow rate, water cut, bottomhole and wellhead pressure, bottomhole temperature, suspended particulate matter (SPM) concentration, drain level, expedition pump frequency and wellhead samples. At the planning stage of the experiment, a formation zone of interest (ZOI) was selected with a set of first six pilot wells, where the geomechanical effects during the flowback period have the greatest impact on production. The field experiment program, which contains the wellhead choke steps sequence of diameters and duration of the well clean-up periods for two scenarios - "aggressive" and "smooth" for particular well. In addition to the choke schedule during eruptive period, there is a need to continue the recommended well startup after the ESP run in hole (RIH). Representativeness and repeatability conditions of field tests were formulated, comparison metrics were developed in order to standardize, normalize and estimate the well performance of the well startup a. We carried out the design of a field experiment proposed in 2019 (Osiptsov et al., 2019) and showed in practice that the dynamics of the well flowback and startup affects the well productivity index for a selected ZOI. In addition, we history-matched in-house geomechanical and hydrodynamic in order to quantify the production increase with regards to different flowback scenarios. Based on the available data, the boundaries of the pressure fluctuations opposite the hydraulic fracturing ports in the horizontal well were calculated in the absence of actual measurements to clarify the conditions for maintaining the conductivity of the fracture.

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.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,419
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,197 · 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