Production Forecast Using Produced Water Production for Wells Producing Tight/Shale Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As most readers can appreciate, stimulation of a multi-staged fractured horizontal well requires the injection of a water/slurry, combined with proppant, to create a fracture network for fluid flow to the wellbore. After this stimulation and general completion activities, much of the injected fracture fluid, along with reservoir fluids, are produced by virtue of drawdown and a declining flowing bottom hole wellbore pressure over the well's life. The well's production life naturally adheres to the law of "material balance" under all circumstances. This paper captures this flow physics from fracture flowback to online production all while establishing a novel relationship of the fracturing fluid and the produced reservoir hydrocarbons. Leveraging existing collected data, this proposed methodology can reliably forecast the primary phase of the reservoir for 10 years or more even with as little as 6 months of production history being used. More than 4500 tight/shale oil wells from both the Canadian and US shale plays (Bakken, Montney, Duvernay, Barnett, Eagle Ford, Permian) that have at least 10 years of production history have been tested and validated employing a ‘hindcasting’ technique. Thus, these case studies provide data-based evidence to compare actual field production data vs. the forecast from the novel proposed technique. The results from this study show that over 70% of the sample set of gas wells producing unconventional wells, all of which are limited to the first 6 months of production history, have 10-year forecasts within a 10% variance of field actuals. If 1.5 years of history is used, over 90% of the case study sample set have variances of 10% or less. For those oil producers using 6 months of history, over 80% of wells are within a 10% variance; however, with 1.5 years history also over 90% of the wells fall within 10% error. Conformance variances are very strongly dependent on data quality. In other words, where variances exceeded 10%, the historical production data was inherently very noisy and of low quality. Those wells are mostly attributed to some changing element of operating conditions. As in classical decline curve analysis, the historical operating conditions need to be maintained go-forward otherwise re-initialization would be required.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».