Comprehensive judgment method of low production causes in tight gas reservoirs——Taking the LX gas reservoir in Ordos Basin as an example
Notice bibliographique
Résumé
The low productivity of tight gas reservoirs arises from complex and multifaceted causes, and elucidating these factors is crucial for guiding the formulation of effective stimulation strategies. Conventional analytical methods have predominantly emphasized the role of individual factors, thereby lacking the necessary systematic and integrative perspective to comprehensively reveal the underlying mechanisms of poor well performance. To overcome these limitations, a comprehensive diagnostic approach is proposed to identify the controlling factors of low productivity in multilayer tight gas reservoirs. Taking three typical cluster well groups of LX tight gas reservoirs in the Ordos Basin as examples, the causes for the low production of the gas wells were analyzed from different aspects by using geological, engineering, and developmental data after excluding the special reasons such as defects in drilling and completion process, reservoir water lock, and water flooding. The results show that the main reasons for the low production of gas wells in LX reservoirs include fewer exploited gas layers, poor physical properties, poor fracturing and crevasse making effects, and insufficient formation energy. In addition, corresponding treatment measures such as reperforation and refracturing were proposed. Finally, the effects of the measures in the two low-yield wells where the reperforation was implemented were analyzed: the production and Tubing-head pressure increased significantly, and the low-yield wells were transformed into non-low-yield wells with good results. The results of the measures demonstrate the feasibility of the new method.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».