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Enregistrement W3160008218 · doi:10.2118/204154-ms

Practical Applications of Water Hammer Analysis from Hydraulic Fracturing Treatments

2021· article· en· W3160008218 sur OpenAlexaboutno aff
Nguyễn Tiến Dũng, David Cramer, Danielson Tom, Snyder Jon, Roussel Nico, Ouk Annie

Notice bibliographique

RevueSPE Hydraulic Fracturing Technology Conference and Exhibition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWater hammerHammerHydraulic fracturingPetroleum engineeringGeotechnical engineeringFracture (geology)Environmental scienceMechanicsEngineeringMaterials scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Water hammer is oscillatory pressure behavior in a wellbore resulting from the inertial effect of flowing fluid being subjected to an abrupt change in velocity. It is commonly observed at the end of large-scale hydraulic fracturing treatments after fluid injection rate is rapidly reduced or terminated. In this paper, factors affecting treatment-related water hammer behavior are disclosed, and field studies are introduced correlating water hammer characteristics to fracture intensity and well productivity. A simulator based on fundamental fluid-mechanics concepts was developed to model water hammer responses for various wellbore configurations and treatment characteristics. Insight from the modeling work was used to develop an optimal process of terminating fluid injection to obtain a consistent, identifiable oscillatory response for evaluating water hammer periodicity, decay rate, and oscillatory patterns. A completion database was engaged in a semi-automated process to evaluate numerous treatments. A data screening method was developed and implemented for enhancing interpretation reliability. Derived water hammer components were correlated to fracture intensity, well productivity and in certain cases, loss of treatment confinement to the intended treatment interval. Using the above process, thousands of hydraulic fracturing treatments were evaluated, and the results of that work are included in this study. The treatments were performed in wells based in Texas, South America, and Canada and completed in low permeability and unconventional reservoirs. The water hammer decay rate was determined to be a reliable indication of the system friction (friction in the wellbore and hydraulic fracture network) that drains energy from the water hammer pulse. In unconventional reservoirs characterized by small differences in the minimum and maximum horizontal stresses, high system friction correlated positively with fracture intensity/complexity and well performance. Results were constrained with instantaneous shut-in pressure (ISIP) and pressure falloff measurements to identify instances of direct communication with previously treated offset wellbores. The resulting analyses provided: – identification of enhanced-permeability intervals – indications of hydraulic fracture geometry – assessment of treatment modifications intended to enhance fracture complexity – identification of loss of treatment confinement to the intended interval – location of associated points of failure in the wellbore Topics covered in the paper include: Introduction Joukowsky Equation Period and Boundary Conditions Review of Prior Work on Water Hammer Analysis Shut-In Pressure Data, Analysis, and Model Data collection frequency Data issues and requirements Water Hammer Analytical Method Water Hammer Model Effects on Water hammer signature Fluid properties Step-down rate change and duration Perforation friction Applications Identification of Boundary Condition Identification of Treatment Stage Isolation Identification of Casing Failure Depth Identification of Excess Period (Excess Length) Case Study – Water Hammer Data in an Unconventional Reservoir Interpretation of frac geometry and friction in the fracture Relationship to well productivity

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 GPT0,247
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'étudeSans objet
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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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