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Enregistrement W4240892832 · doi:10.2523/59770-ms

Completion and Fracture Modeling of Low-Permeability Gas Sands in South Texas Enhanced by Magnetic Resonance and Sound Wave Technology

2000· article· en· W4240892832 sur OpenAlexaboutno aff
D.L. Fairhurst, J. P. Marfice, M. R. Seim, M. Norville

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueNMR spectroscopy and applications
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationComputer scienceGeologyLibrary science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Completion and Fracture Modeling of Low-Permeability Gas Sands in South Texas Enhanced by Magnetic Resonance and Sound Wave Technology D. L. Fairhurst; D. L. Fairhurst Schlumberger Oilfield Services Search for other works by this author on: This Site Google Scholar J. P. Marfice; J. P. Marfice Schlumberger Oilfield Services Search for other works by this author on: This Site Google Scholar M. R. Seim; M. R. Seim Kerns Oil and Gas Inc. Search for other works by this author on: This Site Google Scholar M. A. Norville M. A. Norville Kerns Oil and Gas Inc. Search for other works by this author on: This Site Google Scholar Paper presented at the SPE/CERI Gas Technology Symposium, Calgary, Alberta, Canada, April 2000. Paper Number: SPE-59770-MS https://doi.org/10.2118/59770-MS Published: April 03 2000 Cite View This Citation Add to Citation Manager Share Icon Share Twitter LinkedIn Get Permissions Search Site Citation Fairhurst, D. L., Marfice, J. P., Seim, M. R., and M. A. Norville. "Completion and Fracture Modeling of Low-Permeability Gas Sands in South Texas Enhanced by Magnetic Resonance and Sound Wave Technology." Paper presented at the SPE/CERI Gas Technology Symposium, Calgary, Alberta, Canada, April 2000. doi: https://doi.org/10.2118/59770-MS Download citation file: Ris (Zotero) Reference Manager EasyBib Bookends Mendeley Papers EndNote RefWorks BibTex Search Dropdown Menu toolbar search search input Search input auto suggest filter your search All ContentAll ProceedingsSociety of Petroleum Engineers (SPE)SPE Unconventional Resources Conference / Gas Technology Symposium Search Advanced Search Abstract Recent advances in logging technology have enabled development of a better rock model and better fracture design for low-permeability reservoirs. The new measurements also have improved in-situ analysis and the identification of productive zones that might otherwise be bypassed.Sonic waveform and magnetic resonance technology enhances the standard logging platform by providing a more accurate shear modulus and permeability estimate. The accuracy is necessary for a better dimensional fracture model. The model appears reasonable for completions in the Olmos and San Miguel sands in south Texas. In some cases the magnetic resonance has identified previously bypassed permeable streaks that increased production. In other cases, sonic waveform technology has helped determine fracture direction, thereby enhancing gas drainage and well placement.In this paper, field production results are correlated to the model. Less efficient designs based on minimal data are compared with designs having more complete data sets. Recent completion data confirm that better parameters can be obtained with the new measurements. Keywords: permeability estimate, sonic data, olmo formation, society of petroleum engineers, resonance, gas sand, principal stress direction, magnetic resonance, stimulation design, permeability Subjects: Hydraulic Fracturing, Reservoir Characterization, Reservoir Fluid Dynamics, Reservoir Simulation, Formation Evaluation & Management, Flow in porous media, Open hole/cased hole log analysis Copyright 2000, Society of Petroleum Engineers You can access this article if you purchase or spend a download.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,426
Score d'incertitude au seuil0,582

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,251 · 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'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

Citations2
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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