Magnitude-Based Calibrated Discrete Fracture Network Methodology
Notice bibliographique
Résumé
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).
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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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».