Enhancing Tight Gas Recovery Through Hydraulic Fracture Treatment Design Optimization
Notice bibliographique
Résumé
Tight and deep unconventional gas reservoirs are becoming targets for development but the conventional approach to develop them is not feasible. In most cases, they cannot be produced economically without hydraulic fracturing. There have been much progress in the overall hydraulic fracturing procedures to stimulate tight formation, but there is still a lack in treatment-design optimization. Some of the currently available commercial software do not take into consideration several key parameters and associated realistic constraints. An integrated model to optimize hydraulic fracture treatment has been developed to enhance gas production and net present value with minimum treatment cost. This model couples with the industry experience with hydraulic fracture mechanics. Unlike commercial software, important design parameters are included. The free design variables are randomly varied during optimization. The overall hydraulic fracturing design problem is viewed as a multi-objective and multivariate system design problem, which recognizes complex interactions between a hydraulically coupled fracture geometry model, a hydrocarbon production model and an investment-return cash flow model. The integrated model has been successfully applied to a hypothetical deeper tight gas formation to demonstrate its merits. The optimum treatment design indicates a 300% increment in production over 10 years at a lower cost compared to production from non-fractured tight gas sand. This optimization scheme presents a decision support system, which provides a goal-oriented optimum design in a conflicting environment. Key words : Stimulation; Enhanced recovery; Fracture optimization; Tight gas; Treatment design
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».