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Enregistrement W1971216176 · doi:10.2118/166446-ms

Magnitude-Based Calibrated Discrete Fracture Network Methodology

2013· article· en· W1971216176 sur OpenAlexaff
Jonathan P. McKenna

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensMicrosemi (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroseismGeologyScalingHydraulic fracturingWellboreFracture (geology)CaprockPermeability (electromagnetism)HypocenterGeotechnical engineeringMechanicsSeismologyPetroleum engineeringInduced seismicityGeometryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Effective propped fracture half-lengths following a typical hydraulic fracture stimulation of a wellbore can be difficult to quantify. Therefore, new modeling techniques must be developed to make estimates of proppant distribution in a formation to understand the spatial extent of proppant-filled fractures. The distribution of propped and unpropped fractures can then be statistically analyzed to determine the productive stimulated rock volume (SRV) and constrain key field development parameters such as wellbore and stage spacing as well as vertical containment of proppant placement. A magnitude-based calibrated Discrete Fracture Network (DFN) methodology based on microseismicity induced during stimulation of a wellbore has been developed that incorporates magnitude of the event (and associated microseismic moment (M)), rock rigidity (μ), injected fluid volumes (Vi), and fluid efficiency (η). Calculated fracture volumes (Vf) are then scaled to account for any missing portion of the seismic population. The calibrated DFN can then be filled with the measured injected proppant volume on a stage-by-stage basis by initially filling fractures nearest the wellbore and systematically filling fractures outward from the wellbore until all deposited proppant volumes have been depleted. Fundamentally, for every microseismic hypocenter, fracture area (A) =M/μδ where δ is displacement along the slip plane. Since δ is not directly measured, it is initially estimated using an empirical relation as a function of M and corrected using a scaling factor (k) where k=Vf/[(Vi)η]. The scaling factor is calculated by comparing Vf to (Vi)η following a hydraulic fracture stimulation of an individual stage where the sum of the seismic moments is greatest (compared to all stages monitored) and energy released is only associated with fluid injection (e.g. not tectonic activity).

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0030,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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.

Tête enseignante Opus0,021
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations11
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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