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Enregistrement W4248804324 · doi:10.2118/spe-173348-ms

Challenging Assumptions About Fracture Stimulation Placement Effectiveness Using Fiber Optic Distributed Sensing Diagnostics: Diversion, Stage Isolation and Overflushing

2015· article· en· W4248804324 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPE Hydraulic Fracturing Technology Conference · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensShell (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPerforationWell stimulationHydraulic fracturingFracture (geology)Computer sciencePetroleum engineeringProcess (computing)WellboreStage (stratigraphy)GeologyEnvironmental scienceEngineeringGeotechnical engineeringMechanical engineeringPetroleum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The connection of the wellbore to the hydrocarbon resource volumes via effective fracture stimulation is a critical factor in unconventional reservoir completions. Various well construction and dynamic placement methods are used to distribute treatment volumes into targeted sections of the wellbore. This paper provides some insights into the effectiveness of hydraulic fracture stimulation process using Fiber Optics (FO): distributed acoustic sensing (DAS) and distributed temperature sensing (DTS). This paper reviews examples from multiple wells where FO has been used to gain a better understanding of three highly debated fracture stimulation distribution topics: Diversion, Stage Isolation and Overflushing. Diversion is increasingly being used as a way to improve the efficiency of hydraulic fracture stimulation distributions. The effectiveness of the diversion techniques has traditionally been judged on the basis of surface pressure response during treatment and ultimately, from production comparisons to reference wells. Unfortunately, getting clear answers from production performance takes significant time. FO allows for monitoring of the diversion process in real-time. Analysis of DAS and DTS responses is used to quantify diversion efficiency in re-directing hydraulic fracture stimulation from dominant perforation clusters to those not being stimulated. Lack of isolation between stages has frequently been observed in wells with diagnostics. There is consensus amongst the completion community that communication between stages is highly undesirable because the energy and materials of the stimulation are partially or totally misdirected from the target interval to other portions of the wellbore. The analysis of DAS and DTS not only can help determine the frequency of occurrence of communication between stages in cemented and uncemented horizontal wells but also can provide insights about the different communication paths. Fiber Optic distributed sensing in conjunction with complementary diagnostics is also being used to investigate if connections are being maintained at the end of the treatment between the newly created fracs and the wellbore. The use of integrated diagnostics allows evaluation of the frequency in which overflushing (over-displacement) occurs in both vertical and horizontal wells and its impact on well inflow performance where production profiling data is available.

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.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,484
Score d'incertitude au seuil1,000

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,220 · 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