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Enregistrement W4207063602 · doi:10.2118/209136-ms

Linking Flowback Recovery to Completion Efficiency: Niobrara-DJ Basin Case Study

2022· article· en· W4207063602 sur OpenAlexaff
Tamer Moussa, Jessica Barhaug, Darby Witt, Robert Hawkes, Hassan Dehghanpour

Notice bibliographique

RevueSPE Hydraulic Fracturing Technology Conference and Exhibition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompletion (oil and gas wells)Petroleum engineeringWellboreMicroseismFracture (geology)Production (economics)GeologyGeotechnical engineeringSeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Near wellbore complexity is a current topic of discussion among geoscience and engineering disciplines across North America. Asset teams are constantly investing money and resources into the variety of near- and far-field wellbore diagnostic techniques to ascertain completion efficiency. These range from high-cost microseismic for far-field fracture placement to higher risk technologies such as fiber optics, cameras, and production logging tools. These techniques are generally used for parameter constraints for rate-transient-analysis (RTA) that requires months (and sometimes years) of production after post-frac flowback. Therefore, in this study we utilize flowback water-oil-ratio (WOR) as a diagnostic tool to provide early-time feedback for completion-efficiency evaluation. We analyze flowback, post-flowback and completion-design data of 19 multi-fractured horizontal wells (MFHWs) completed in Niobrara and Codell formations that are classified into parent and child groups. Child wells are then sub-clustered into Zipper-1 and -2 completed with more and less intense completion strategy, respectively. First, we analyze the flowback rate and pressure profiles of the 19 wells to estimate initial pressure in the stimulated area around wellbore and validate it against the outcomes of diagnostic fracture injection test (DFIT). Second, we apply rate-normalized-pressure (RNP) diagnostic analysis to a) investigate flow regimes during flowback and post-flowback periods; and b) assess interference between parent and child wells. Third, we use WOR diagnostic plots to estimate ultimate load recovery (ULR) and calculate initial effective fracture volume as two indicators for completion efficiency. We also cross-check the estimated effective fracture volume with microseismic dimensions. Finally, we apply rate-decline analysis on oil production data to predict ultimate oil recovery (UQo), assuming a critical oil rate of 1 stbd, and use it as a third performance indicator to evaluate the completion-design efficiency of each group. Child wells show 32% more load recovery compared with the parent wells. However, the parent wells show 38% and 50% more 9-months cumulative oil production (Qo) and UQo, respectively. For both the parent and child wells, more than 50% of the predicted ULR is produced back within the first three months of production. Although the intense completion-design strategy for Zipper-1 wells led to 35% larger effective fracture volume compared to Zipper-2 wells, both groups show similar oil recovery performance. Generally, Niobrara wells show less load recovery and effective fracture volume compared to Codell wells in each completion group.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,138
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,238 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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