Proppant Placement in the Barnett Shale When Perforations are Selected in Like-Rock
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In previous frac designs, proppant tracer logs revealed poor proppant distribution between clusters. In this study, various technologies were utilized to improve cluster efficiency, primarily focusing on selecting perforations in like-rock, adjusting perforation designs and the use of diverters. Effectiveness of the changes were analyzed using proppant tracer. This study consisted of a group of four wells completed sequentially. Sections of each well were divided into completion design groups characterized by different perforating methodologies. Perforation placement was primarily driven by RockMSE (Mechanical Specific Energy), a calculation derived from drilling data that relates to a rock's compressive strength. Additionally, the RockMSE values were compared alongside three different datasets: gamma ray collected while drilling, a calculation of stresses from accelerometer data placed at the bit, and Pulsed Neutron Cross Dipole Sonic log data. The results of this study showed strong indications that fluid flow is greatly affected by rock strength as mapped with the RockMSE, with fluid preferentially entering areas with low RockMSE. It was found that placing clusters in similar rock types yielded an improved fluid distribution. Additional improved fluid distribution was observed by adjusting hole diameter, number of perforations and pump rate.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».