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Enregistrement W4235818278 · doi:10.2118/196979-ms

Towards Field Testing of the Flowback Technology for Multistage-Fractured Horizontal Wells: Modeling-Based Design and Practical Implications

2019· article· en· W4235818278 sur OpenAlexaff
А. Н. Осипцов, Albert Vainshtein, С. А. Боронин, Ildar Faizullin, Grigory Paderin, Andrei Shurunov, Ruslan Uchuev, И. А. Гарагаш, Kristina Tolmacheva, Konstantin Lezhnev, Dmitry Prunov, Nikolay Chebykin

Notice bibliographique

RevueSPE Russian Petroleum Technology Conference · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensOptech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWellheadPetroleum engineeringChokeFracture (geology)InflowCompletion (oil and gas wells)Hydraulic fracturingGeologyGeotechnical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Selection of an optimum scenario of well flowback and startup after multistage fracturing and the design of the field experiment are based on mathematical modeling of filtration in a propped fracture, taking into account the compaction of a proppant pack, embedment of proppant into the fracture faces, tensile failure of the fracture walls and proppant flowback. For this purpose, we have proposed a simulation-based process for the development of a series of field trials for the well flowback after multistage fracturing. There are two different scenarios of flowback regime (smooth and aggressive) with a step-wise increase in the diameter of the choke to determine the upper and lower limits of the safe operating envelope of the well flowback. Based on the results of a series of parametric calculations, the preferred ranges of implementation of the flowback technology are formulated in terms of the steps of change and the duration of the periods of constant diameter of the choke, which are planned to be tested in the field. Several horizontal wells with hydraulic fracturing at the terrigenous field of Western Siberia will be planned to study the impact of inflow dynamics on the pipeline. To test the research hypotheses, two limiting scenarios of the flowback were proposed in terms of the dynamics of the opening of the choke with time: "smooth" and "aggressive" (the well is flowing without assistance, before the installation of the ESP). In addition to monitoring the parameters of well production (flow rate, water cut, bottom hole and wellhead pressure), suspension samples will be taken to analyze the particulate content, according to a pre-approved schedule for the purpose of granulometric analysis of the solid phase. The results of parametric numerical calculations, based on our in-house hydrodynamic and geomechanical models, allowed us to determine the critical values of drawdown, in which undesirable geomechanical phenomena are realized (primarily proppant flowback, proppant embedment into the fracture walls and compression of the proppant pack under the action of closure stresses and associated reduction in the width of the propped fracture, as well as the risk of rock failure). Parametric model-based studies suggest a hypothesis for testing in the field that the accumulated production after hydraulic fracturing depends on the dynamics of flowback and well startup. To select candidate wells, we use the results of solving the inverse problem to determine the governing parameters of the formation, in which undesirable geomechanical effects are most pronounced, as well as to take into account the requirements for the representativeness and repeatability of field tests. On the basis of the field data, a decision tree will be formed to maximize the efficiency of the experiment and operational supervision. The authors are aware of the scale of uncertainties associated with the interpretation of data obtained as a result of field experiments. The demand from the operator to improve the methodology of hydraulic fracturing in the region allows us to analyze the current methods of conducting flowback operations. Conducting field tests is possible without significant capital expenditures, since it does not require additional equipment on test wells. We proposed a simulation-based process for the development of a series of field trials on flowback.

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 candidatesaucune
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,812
Score d'incertitude au seuil0,723

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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,235 · 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.

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

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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