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Enregistrement W3096560946 · doi:10.2118/201726-ms

Impact of Completion Design and Interwell Communication on Well Performance in Full Section Development: A STACK Case Study Using DNA Based Diagnostics

2020· article· en· W3096560946 sur OpenAlexaboutno aff
Jordan Sawadogo, Matthew Haggerty, CharLee Mallory, Jake Huchton, Whitney DeAngelis, Courtney Price

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOffset (computer science)Section (typography)Hydraulic fracturingGeologyStack (abstract data type)EngineeringMining engineeringPetroleum engineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The STACK (Sooner Trend Anadarko Canadian and Kingfisher counties) is a prolific multi-target stacked play in Oklahoma. Development challenges in the STACK are underpinned by fieldwide geological heterogeneities, including variable reservoir quality throughout the Sycamore-Meramec and Woodford formations and the presence of natural fractures and dense laminations. This case study examines the operator's first fully co-developed section in Canadian County, which comprised of 11 wells across 4 targets. This project was undertaken after de-risking much of the geological uncertainty in several offset pads. The data acquisition program was designed to assess the impact of total completion design including: interwell spacing, targeting, and wine-rack configuration on well-to-well connectivity and well performance in full section development. Within the section, half of the wells were drilled with the same spacing as offset pads and the other half were downspaced. On both sides of the section, similar targets received the same hydraulic fracturing design. Given it was the operator's first full section development in the county, the operator utilized an advanced data acquisition program that included downhole pressure gauges, chemical tracers, and DNA based diagnostics. DNA diagnostics proved especially useful in measuring the relative contribution from the multiple strata between landing zones, which would not have otherwise been possible. Although the previous offset pilot pads were developed with similar spacing and completion parameters, there were significant differences between average production profiles, with higher initial production (IP-180) observed in the full section. This paper evaluates these production differences by examining the impact of well spacing/targeting, completion design, and interwell communication on well performance in full section development. Well performance was assessed by integrating production, pressure, and tracer data, along with DNA based diagnostics. DNA diagnostics played a key role in assessing and monitoring the duration of interwell communication between offset wells across the section. Results from this integrated approach demonstrated that full section well performance was impacted by completion design and interwell communication in three notable ways: 1) interbench co-development significantly increased communication across perceived deterrents to fracture growth, 2) well-to-well communication was influenced by completion order, and 3) aggregate interwell communication was higher in full section development than in pilot pads, which may have contributed to the full section initially outperforming pre-drill expectations. The differences in well performance and well-to-well connectivity carry important implications for operators who plan to use partial spacing tests to develop multi-target full sections. Specifically, these observations underscore the potential for similar completion designs to yield materially different well performances between full section and 1 to 3 well pad development. These results also demonstrate the ability of DNA based diagnostics to accelerate learnings in full section development, which may have otherwise required additional CAPEX to test via heuristic techniques.

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)0,004
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,057
Score d'incertitude au seuil0,114

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,044
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,234 · 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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