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Enregistrement W4240584960 · doi:10.2118/2003-007

Acid Fracturing Technique for Carbonate Reservoirs Using Nitric Acid Powder

2003· article· en· W4240584960 sur OpenAlexafffund
X. Liu, G. Zhao, L. Zhao, P. Liu

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésCarbonateNitric acidGeologyPetroleum engineeringChemistryInorganic chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The length of the etched fracture is rather limited utilizing traditional acid fracturing techniques, especially in a high-temperature carbonate reservoir. Although the propped fractures may have a deeper penetration, they have such drawbacks such as low fracture conductivity, unintended proppant bridging and subsequent proppant flow back. This paper presents the development of a new acid fracturing technique, Nitric Acid Powder (NAP) acid fracturing, to improve the acid penetration and fracture conductivity. The NAP acid-fracturing technique has been applied in several oil fields in China. It has been shown that NAP acid-fracturing technique has the advantages of both hydraulic fracturing and acid fracturing such as long effective penetration, high fracture conductivity, low cost and easy field operation. The general process of this technique includes the following steps. First, the nitric acid is made into a solid powder. Second, the non-reactive fluid (oil-based fracturing fluid, diesel oil, etc.) is applied to create the fractures and carry the NAP into the fractures. Third, hydrochloric acid is injected at a low rate, and the NAP decomposes into nitric acid to etch the fracture surfaces together with hydrochloric acid. We have developed a comprehensive mathematical model for the NAP acid-fracturing technique to facilitate the optimization of the field treatment design. The model presented considers fracture growth, acid transport and reaction, leakoff, etched width of the fracture and so on. The study has shown that the NAP acid-fracturing technique could reach a very high stimulation ratio even in the high-temperature carbonate reservoir. Therefore it is an innovative and promising technique for well stimulation in carbonate reservoirs. Introduction Carbonate formations generally have a low permeability and can be highly fissured. Long fractures in acid-fracturing treatments are essential to maximize production. Acid must react with the walls of the fracture to form a channel that remains open after the treatment. Flow channels can be formed as a result of an uneven reaction with the rock surface or preferential reaction with minerals heterogeneously distributed in the formation. If the formation temperature is very high, the reaction rate will be fast. If this occurs, the acid treatment will tend to remain in the near wellbore vicinity, resulting in short penetration. Acid-fracturing techniques are the primary preference in carbonate formations. Operationally, acid-fracturing is less complicated because no propping agents are used, which eliminates the risk of a screenout and subsequent problems of proppant flowback and cleanout from the wellbore. Generally, acid-etched fractures have high conductivity although they are quite limited in penetration, whereas the propped fractures have limited conductivity with deeper fracture penetration. The techniques to overcome the limitations of conductivity and penetration for the carbonate formation have been studied continuously to enhance the acid fracturing technology Equilibrium acid fracturing was developed by S. J. Tinker1 to maximize the contact time of acid with the fracture face to get a high fracture conductivity in cool dolomite formations, which react slowly with acid. Maximum acid contact time is essential to create highly conductive etched channels on the fracture faces.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations0
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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