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Enregistrement W4220743520 · doi:10.2118/200157-ms

3D Enhanced Subsurface Data Visualization and Integration for Effective Horizontal Well Multi Transverse Fracture Development on a Clastic Tight Gas Field in Oman

2022· article· en· W4220743520 sur OpenAlexaff
Ahmed Abdullah Al-Suleimani, Juan C. Chávez, Hazim Abbass, R. Smaoui, Ahmed Abassi, Bachir El Hamal, A. Bachir, Srichand Poludasu, Mi Chin Yi, Bilel Attia, Ahmed Ouenes

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensHaliburton Forest & Wild Life Reserve
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeomechanicsTight gasGeologyWirelineHydraulic fracturingEnvironmental geologyAnisotropyPetrophysicsFracture (geology)BoreholePetroleum engineeringReservoir modelingCompletion (oil and gas wells)GemologyClastic rockHydrogeologyUnconventional oilFormation evaluationStress fieldDrillingEngineering geologyGeotechnical engineeringPorosityComputer scienceSeismologyVolcanismEngineeringOil shaleGeomorphologyStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Horizontal wells with multiple transverse fractures were defined as the key well architecture and completion strategy oriented to develop clastic tight gas accumulation otherwise impossible to be developed with vertical wells. However, a detailed evaluation during early deployment indicates the need for an integrated subsurface platform (ISP) covering geophysics, geology and geomechanics, to support well placement, well orientation and hydraulic fractured design. Detailed subsurface characterization was used to build the ISP. Geomechanical logs estimated using the drilling data, as wells as, wireline logs are used to define engineered completion strategies. The ISP provide us with three dimensional properties maps capturing lithogical, petrophysical and geomechanical properties distribution, this allow the identification of the properties anisotropy coveing key variables including, elastic properties, in-situ stress variation, stress rotation across the field and stress anisotropy, thecombination of the predicted stimulated reservoir volume and the dynamic model, both part of the ISP, were used to access potential production forecast for selected well locations. The ISP support the identification of geological sweet spot to definelanding zones and optimizing the hydraulic fracturing to improve the production performance. We will discuss how the geomechanical evaluation provides us the spatially varying stress magnitude and stress orientation and strain across the tight reservoir units. The use of the geological and geomechanical data within the ISP can be used to estimate geomechanical half lengths that are used to improve fracture design. We will also discuss how completion optimization and number of perforation clusters can be defined to maximize gas production based on a better understading of the special variation of petrophysical, geomechanical and lithological properties across reservoir units. The described integrated subsurface platform can be used to help optimize horizontal well placement, well orientation and fracture completion design. It will be discussed the procedures and process of integration geophysical, geological and geomechanical reservoir properties into the ISP, as well as, how this was used to support the continuous development of these tight gas accumulation in Oman.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,028

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,236
Écart entre enseignants0,226 · 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'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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