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Enregistrement W4415777601 · doi:10.2118/229013-ms

Qualification and Deployment of a Novel Frac Sleeve System for Extended Reach Wells in Canada's HPHT Duvernay and Montney Formations: A Joint KEC/AU Progression Case Study

2025· article· W4415777601 sur OpenAlexaffabout
Azhar Iqbal, Mourad Abed, J. Najafov, Thomas R. Watkins, R. Dinesh

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langue
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensAlberta Advanced EducationAlberta Energy
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWorkoverCasingCompletion (oil and gas wells)Coiled tubingSoftware deploymentWorkflowOil wellDirectional drillingWell stimulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Kiwetinohk Energy Corp. (KEC), a Canadian energy producer operating in some of the country's most technically demanding unconventional reservoirs, partnered with Advanced Upstream (AU) to trial and deploy a novel, unlimited frac sleeve completion system. The project was initiated to address the persistent operational risks encountered when applying conventional plug-and-perf completion techniques in Canada's Duvernay and Montney formations, with the Duvernay being characterized as a high-pressure, high- temperature (HPHT) environment. Duvernay presents challenges associated with extreme bottomhole pressures, ultra-long laterals, and an elevated risk of casing deformation. In contrast, Montney has pushed the limits of exceptionally high frac slurry rates, heightening the risk of sleeve erosion during stimulation. Together, these factors significantly increase completion complexity, operational risk, and overall cost Conventional plug-and-perf methods, while widely adopted in unconventional plays, become increasingly less effective as lateral lengths exceed coiled tubing (CT) operational limits and as casing integrity is threatened by seismic activity or high-pressure stimulation events. In such cases, operators risk partial or complete wellbore loss, reduced stimulation effectiveness, and diminished recovery factors. This paper presents a comprehensive qualification-to-deployment workflow for the AU Sleeve system. The qualification process incorporated an iterative engineering design review, rigorous surface validation, and multiple field-scale trials, culminating in novel in- situ pressure and real-time erosion testing. These efforts aimed to determine the optimal fluid velocity window that ensures reliable stage isolation under the extreme conditions present in KEC's operational areas. The AU system demonstrated exceptional performance in both laboratory and field environments, meeting stringent mechanical and operational criteria. Following the successful validation phase, the system has been installed and stimulated in four Duvernay and two Montney wells. Results indicate that the technology can maintain effective stage isolation and withstand the erosive forces of high-rate fracturing operations without compromising sleeve functionality. Montney deployments introduced further complexity due to extremely high frac rates and slurry velocities, conditions that are known to accelerate erosion and reduce the reliability of conventional sleeves. To address this, a full-scale surface erosion simulation using a complete frac spread was executed prior to field deployment. The outcome was a 100% success rate in sleeve activation and isolation integrity, enabling KEC to optimize stimulation designs for the most demanding operating scenarios.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,521
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,240 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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