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Enregistrement W3199531580 · doi:10.2118/205865-ms

Application of Interventionless Single Point Entry Technology to Improve Proppant Placement Control and Well Production

2021· article· en· W3199531580 sur OpenAlexaboutno aff
Jon Griffin, Diego Rojas, Ahmed Al Shmakhy, Philip Scranton

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSingle stageWirelinePetroleum engineeringEngineeringComputer scienceTelecommunicationsAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The hydraulic fracture treatment (HFT) and its effectiveness to enhance wellbore drainage directly correlate with each well’s overall production performance and underlining economics. This paper will discuss the potential of ultra high stage count Single Point Entry (SPE) sleeves and their ability to increase control over proppant placement and isolation during the HFT as a method for optimizing well performance, economics, and reduce non-uniformity between treatments and wells. To address the limitations of current completion methods, full ID single point entry systems have been developed for open hole and cemented applications. These systems provide unlimited frac stage count with lower frac tortuosity, provide increased control over proppant placement and well production, reduce or eliminate over- flush and formation damage, and achieve higher efficiency during and after frac stimulation than previous conventional plug-and-perf (PnP) and sleeve systems, thereby reducing costs. While the ball-and-seat completion technique revolutionized the efficiency of multi-stage single point entry fracturing, its vast array of limitations (primarily ID restrictions), limited stage count, and compatibility with cemented liners quickly sidelined it in place of PnP. PnP offers increased surface area contact through additional entry points compared to sleeve systems of the past and remains the accepted method for achieving zonal isolation and initiation during stimulation. However, the time intensive operations of PnP present challenges in maintaining efficiencies due to variability in wireline during deployment and coiled tubing during millouts. The increase in number of clusters per stage and number of stages per well achieved with PnP often results in higher stimulated rock volumes (SRV) however, due to the number of multiple clusters open simultaneously, this method gained a "pump-n-pray" reputation due to the uncertainty of cluster efficiency and its unpredictability. The lack of cluster control over the years has created a series of challenges in terms of parent-child well relationships and spacing, economical asset development, and loss of potential production. With over 4,000 stages fracture stimulated across US, Canada, and Asia, some wells containing 220 individual stages, this paper will address the differences in production in terms of bbl of oil equivalent (BOE) for direct and indirect offsets in trials, compare capital efficiency with spud to put on production (POP) timelines, demonstrate economical completion optimization for lower commodity pricing of oil, and carbon intensity reduction measures to lower greenhouse gas emissions.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,228 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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