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Enregistrement W3207927074 · doi:10.2118/206635-ms

Field Testing of the Flowback Technology for Multistage-Fractured Horizontal Wells: Generalization to Find an Optimum Balance Between Aggressive and Smooth Scenarios

2021· article· en· W3207927074 sur OpenAlex
Albert Vainshtein, Georgii Fisher, Gleb Strizhnev, С. А. Боронин, Andrei Osiptsov, Ildar Radikovich Abdrakhmanov, Gregory Paderin, Alexander Sergeevich Prutsakov, Ruslan Uchuev, И. А. Гарагаш, Kristina Tolmacheva, Egor Shel, Dmitry Prunov, Nikolay Chebykin, Ildar Fayzullin

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPE Russian Petroleum Technology Conference · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeomechanicsHydraulic fracturingPetroleum engineeringFracture (geology)GeologyRheologyPressure dropTight gasGeotechnical engineeringMechanicsMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present the results of field experiments campaign on start-up of wells located in a sandstone oilfield of Western Siberia and history matching of coupled "wellbore-hydraulic fracture" model describing well start-up and fracture clean-up. The conclusion is made about the impact of rheological and geomechanical factors on the well cumulative production andfracture conductivity.The results are generalized for four wells of the field experiment and 30 wells of the retrospective analysis. Calculations of well startup are carried out using standalone fracture cleanup model and the coupled model, which includes models for filtration inside closed hydraulic fracture and flow in the wellbore. The data obtained during field tests on well startup is used to history match the fracture clean-up model. The adaptation allows to evaluate the sensitivity of well production to various physical parameters and find the safe operating envelope of operational parameters during well startup. Numerical simulations allow take into account geomechanics effectsand rheology properties of fracturing fluid, study the dynamics of effective (cleaned) fracture length as well as evaluate the influence of pressure drop dynamics on filtration properties of the fracture and cumulative well production. We extended the number of wells to study the impact of flowback scenarios on production andgeneralized the results of our previous study.Key parameters affecting the history match process of the mathematical model are determined,the uncertainty associated with fluid rheology is reduced. Using the history-matched model, we evaluated geomechanics effects on fracture degradation depending on bottom-hole pressure drop dynamics. Based on the obtained dynamics of dimensionless parameters, such as pressure and fracture productivity, we propose an optimized well start-up strategy aimed at maximizing effective fracture length and cumulative production. Additionally, we visualized the dynamics of fracture conductivity distribution along its length. The obtained results are consistent with interpretation of physical processes accompanying well start-up and fracture clean-up. Dimensionless productivity index is chosen to quantify the effects of geomechanics and fluid rheology on well production.On the basis of matched mathematical model, we predict a potential increase in production of the well with optimized start-up.The recommendations are presented in the form of the dynamics of wellhead choke opening and a sequence of choke diameters. We propose an integrated approach for planning a well flowback strategy after multi-stage hydraulic fracturing. The proposed decision-making algorithm considers the effects of geomechanics and yield-stress hydraulic fracturing fluid rheology on cumulative production. It allows to develop a design for the well start-up and fracture cleanup in terms of dynamics of wellheadchoke opening.

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.

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)0,000
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,836

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · 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