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Enregistrement W3090275667 · doi:10.2118/0920-0030-jpt

New Fracture Diagnostic Test Delivers Tight Reservoir Data in 2 Hours or Less, Bolsters Future of Engineered Completions

2020· article· en· W3090275667 sur OpenAlexaboutno aff
Trent Jacobs

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringCompletion (oil and gas wells)Scale (ratio)Production (economics)Tight gasFracture (geology)Computer scienceEngineeringOperations managementHydraulic fracturingEconomicsGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

One of the grand challenges facing the oil and gas industry’s global quest to improve the potential of tight reservoirs involves designing horizontal-well completions that match the often-complex heterogeneity of the target formations. This sums up the general concept most call the “engineered completion.” In theory, tailoring a stimulation job to the varying rock properties found along the lateral section of a horizontal wellbore should result in better production for less capital. In practice, the industry has never attempted to do this on a meaningful scale. Among other reasons, the detailed subsurface data required to shake the bonds of geometric, or “cookie cutter,” designs have long been considered too costly to gather or too time-consuming to analyze. A shift is underway though. This is thanks in part to a number of innovations that have hit the market in recent years to meet rising demand for real-time completions-monitoring services. By interpreting pressure signals and other reservoir responses, the new tools aim to give operators the competency they need to adjust fracture designs as the stimulation progresses. But there is another route to the engineered completion. It begins before the well is hydraulically fractured. This effort to predetermine different fracture-stage designs has established its own distinct arena of innovation. Behnam Zanganeh, a former research student at the University of Calgary, was part of a team that developed one of the latest approaches. It is notable in part because it requires no new technology - just new ways of thinking about some old ideas. In a paper published last month during the virtual Unconventional Resources Technology Conference, Zanganeh and his fellow petrotechnical researchers showed how multiple points in a wellbore can be tested for different reservoir-quality parameters quickly and simply relative to traditional methods (URTeC 2838). This is done by combining and fundamentally altering a test known for being slow: the diagnostic fracture injection test (DFIT). The biggest change it calls for is to start flowback after the injection cycle for flowback analysis (FBA), thus eliminating the lengthy falloff cycle associated with the DFIT. The paper outlines a validation study done with Sydney-based Origin Energy which used the blended DFIT-FBA method in a vertical open hole to test two previously untested horizons in the Beetaloo Basin, a frontier unconventional gas play in the center of Australia’s Northern Territory. The results were integrated into the models Origin ultimately used to select its landing target for its subsequent horizontal 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 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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,608
Score d'incertitude au seuil0,679

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,217 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
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