1D and 3D Geomechanical Modeling of an Unconventional Shale Gas Formation for Well Placement Location and Completions Optimization
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: In unconventional shale gas formations, hydraulic fracturing is essential for production, making well placement and strategic planning crucial for maximising production output. PETRONAS employs machine learning (ML) techniques, particularly artificial neural network (ANN), to generate sweet spot maps located within Montney Shale Gas Formation in Canada for optimal well placement and field planning. Key inputs for the ML algorithm come from the 3D geomechanical model developed for Field A. This process begins with six (6) 1D geomechanical models, calibrated using pressure measurement data, rock mechanical properties, and drilling experience. These 1D models serve as inputs for the 3D geomechanical model, where the rock mechanical properties generated are propagated using co-kriging method. Rock strength properties for the 3D model are determined through specialised correlations developed for the field whilst 3D bulk density volume is used to calculate overburden stress, 3D compressional velocity volume is used for pore pressure prediction using Bower's method and finally, horizontal stress gradient method is applied for horizontal stresses determination. The 3D stresses are validated against the 1D geomechanical models for accuracy. The extracted 3D geomechanical data are then used in ANN algorithms to develop sweet spot maps, which guide well placement and field planning and maximizing production and economic viability 1. INTRODUCTION Unconventional reservoirs, such as shale gas formations, present considerable production challenges due to their low-permeability source rocks that retain hydrocarbons in situ, rather than allowing migration to reservoir rocks. In contrast to conventional reservoirs, hydrocarbons in unconventional reservoirs require stimulation techniques, such as hydraulic fracturing, to enable extraction. Hydraulic fracturing, entails the injection of high-pressure fluids to create fractures in the reservoir rock, significantly enhancing permeability and facilitating the flow of hydrocarbons towards production wells which is a critical process for the economic recovery of shale gas (Aminzadeh, 2020 and Shi et al., 2022). The Montney Shale Gas Formation, located in British Columbia and Alberta, Canada, serves as a notable example of such an unconventional reservoir. This extensive formation is a major source of natural gas and natural gas liquids, playing a vital role in Canada's energy supply. Since 2013, PETRONAS Canada has been actively engaged in the North Montney Joint Venture (NMJV), focusing on the exploration and production of gas from this formation. The extraction strategy involves the drilling of horizontal wells, followed by hydraulic fracturing to stimulate gas production. The precise geosteering and placement of these horizontal wells are crucial for maximizing reservoir contact, optimizing recovery factors, and ensuring the economic feasibility of field development.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».