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Enregistrement W3133477122 · doi:10.1007/s13202-021-01085-6

A review of plug-and-perforate, ball-and-seat, and single-entry pinpoint fracturing performance in the unconventional montney reservoir

2021· review· en· W3133477122 sur OpenAlexaboutno aff
Benyamin Yadali Jamaloei

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Exploration and Production Technology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyPetroleum engineeringFracturing fluidFormation evaluationHydraulic fracturingGeotechnical engineeringPetrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Montney tight siltstone reservoir is a multi-stacked play, which covers a total area of 130,000 km 2 along the Alberta–British Columbia border in Western Canada. Since the late 1990s, different fracturing methods and fluids have been tested in 4000-plus Montney wells to find the optimal fracturing method and fluid. The previous studies reviewing the performance of fracturing methods in Montney do not represent a holistic evaluation of these methods, owing to some limitations, including: (1) using a small sample size, (2) having a limited scope by focusing on a specific aspect of fracturing (method/fluid), (3) relying on data analytics approaches that offer limited subsurface insight, and (4) generating misleading results (e.g., on optimum fracturing method/fluid) through using disparate data that are unstructured and untrustworthy as a result of significant regional variations in true vertical depth (TVD), geological properties, fluid windows, completed lateral length, fracturing method/fluid/date, and drawdown rate management and choke size strategy. The present study eliminates these limitations by rigorously clustering 4000-plus Montney wells based on the TVD, fluid window, completed lateral length, fracturing method/fluid/date, and drawdown rate strategy to isolate the effect of each fracturing method by comparing each well’s production to that of its offsets, which use different fracturing methods but possess similar geology, fluid window, and TVD. With similar TVD, fracturing fluid, and completion date, wells completed with pinpoint fracturing method outperform their offsets completed with ball-and-seat and plug-and-perforate (PnP) fracturing methods. However, wells completed with ball-and-seat and PnP methods that outperform their offset pinpoint wells have either: (1) been fractured one to four years earlier than the pinpoint wells and/or (2) used energized oil-based fluid, hybrid fluid, and energized slickwater versus slickwater used in the pinpoint offsets. This suggests that the water-phase trapping is more severe in these pinpoint wells attributable to the use of slickwater. Previous studies often favored one specific fracturing method or fluid without highlighting these complex interplays between the type of fracturing method, fracturing fluid, completion date (regional depletion or well vintage), and the reservoir properties and hydrodynamics.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,676

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,242 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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