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Enregistrement W4236921542 · doi:10.2118/194329-pa

Use of Far-Field Diverters To Mitigate Parent- and Infill-Well-Fracture Interactions in Shale Formations

2019· article· en· W4236921542 sur OpenAlexaff
Junjing Zhang, David D. Cramer, Jamie McEwen, M. D. White, Kevin Bjornen

Notice bibliographique

RevueSPE Production & Operations · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesConocoPhillips
Mots-clésInfillHydraulic fracturingGeologyOil shaleFracture (geology)Geotechnical engineeringPetroleum engineeringStructural engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Hydraulic-fracturing treatments in shale infill wells are often impacted by existing parent-well depletion and asymmetrical fracture growth. These phenomena can result in excessive load-water production, deposition of proppant and deformation of casing in the parent well, and unbalanced stimulation of infill wells. This study determines the effectiveness of particulate materials (i.e., far-field diverting agents) for mitigating the above negative outcomes by bridging near the extremities of dominant fracture wings. Fracture propagation was modeled to characterize the width profile at fracture extremities in a depleted-stress environment. A slotted-disk device was used to evaluate and optimize particulate blends for bridging slots representative of width near the fracture tip. Rheological tests replicating the downhole environment were used to formulate a system for transporting the diverting materials. Statistical analysis of 511 fracture hits at 30 parent wells was performed on key treatment indicators by the category of diverter type and post-hit parent-well condition. Production trends of the influenced wells were compared to area-specific type curves and offset wells without diverter trials. On the basis of the simulation and testing results, two types of high-graded far-field diverter systems were field-tested in a shale play: dissolvable, extremely fine particulate mixed with a 100-mesh sand, and mixtures of a nominal 325-mesh silica flour and a 100-mesh sand. Proppant dust collected at the fracturing site was also evaluated for replacing commercial silica flour. High-graded blends of the above diverting systems demonstrated superior fracture-hit and productivity metrics as compared to the base case of not applying far-field diverters. The silica flour and 100-mesh-sand mixture performed on a par with the significantly more expensive blend of dissolvable fine particulate and 100-mesh sand. Borate-crosslinked-guar gel was an effective carrying fluid for transporting diverting materials to the fracture extremities. Statistical analysis of fracture-hit events shows that the application of far-field diverters did not reduce the magnitude of pressure buildups during fracture hits; however, it significantly increases the post-hit pressure-falloff rate at the parent wells. On the basis of the area-specific type curves, pumping far-field diverters increased the P50 estimated ultimate recovery (EUR) by approximately 6% compared with the base cases of not applying diverters. For all the wells impacted by far-field diverters, the infill wells saw larger benefits with an increment of P50 EUR by approximately 7% compared with the parent wells.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,240
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'étudeObservationnel
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

Citations13
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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