Rapid Formation Evaluation in the Permian Basin Using Different DFIT-FBA/Rebound Approaches: Design, Field Execution, and Validation Against Traditional DFIT
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The traditional Diagnostic Fracture Injection Testing (DFIT) method is widely used in low-permeability unconventional reservoirs to measure key formation properties such as minimum in-situ stress and pore pressure. However, the DFIT test typically takes two to four weeks, limiting its application due to rig time, equipment costs, and interference with the fracturing schedule. This paper utilizes the combination of DFIT-FBA (flowback analysis) and post-flowback shut-in (rebound) data as an alternative technique applicable in the Permian Basin. The combined DFIT-FBA/Rebound analysis method involves fluid injection, a brief controlled flowback, and a shut-in period of a few hours. This combined approach yields key formation parameters such as minimum in-situ stress and pore pressure within just a few hours, at a significantly lower cost than DFIT while maintaining accuracy. Two sets of rigorous pilots were designed and carefully executed to verify and modify the DFIT-FBA/Rebound approach. The first pilot included both traditional DFIT and DFIT-FBA/Rebound tests conducted at the toe section of the same well, separated by a plug, allowing direct comparison between the two methods. The DFIT-FBA portion of the test was designed to obtain minimum in-situ stress and pore pressure during the flowback period, while the rebound test was used to obtain an independent estimate of pore pressure. The results of the DFIT-FBA/Rebound analysis provided minimum in-situ stress and pore pressure estimates that are quite similar to the conventional DFIT, thus validating the DFIT-FBA/Rebound method accuracy. However, obtaining a reliable pore pressure estimate from rebound data required between 1 to 4 days. Based on learnings from the first pilot, the procedure for the second pilot increased the flowback rate and shortened the flowback period to accelerate the time to obtain a pore pressure estimate from the rebound test. Results from the second pilot demonstrated that minimum in-situ stress could be determined within 1 hour from the start of flowback, and pore pressure could be estimated after an additional 6 hours. While optimization of the test design is ongoing, the proposed rapid, cost-effective, and easy-to-implement DFIT-FBA/Rebound analysis approach has great potential to enhance testing capabilities across all unconventional assets.
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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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».