MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1971328295 · doi:10.2118/162814-ms

Understanding Induced Fracture Complexity in Different Geological Settings Using DFIT Net Fracture Pressure

2012· article· en· W1971328295 sur OpenAlexaff
Dan Potocki

Notice bibliographique

RevueSPE Canadian Unconventional Resources Conference · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyForeland basinTectonicsStructural basinTectonic subsidencePaleontologyTectonic phaseSedimentary basinSeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A review of several hundred Diagnostic Fracture Injection Tests (DFITs) from vertical and horizontal wellbores in a variety of lithologies (tight sandstone, siltstone and shale) within a spectrum of geological settings (passive margin, foreland, and active strike-slip/thrust basins) was conducted to determine potential controls on stimulation complexity determined from the DFIT Net Fracture Pressure (NFP). Not surprisingly large differences in NFP complexity exist within this diverse data set and the variability is best explained by grouping the data according to the tectonic setting of the basin. Tectonic setting is interpreted as the first order control on NFP complexity since increasingly complex tectonic and burial histories elevate stresses and create tectonic fractures that promote increasingly complicated interactions between induced hydraulic fractures and intrinsic rock fractures. As a result, rocks in the Gulf Coast passive margin basin (Haynesville, Bossier) which have relatively simple burial and tectonic histories exhibit the lowest NFP complexities whereas rocks in strike-slip/thrust basins with high present day tectonic stress and abundant tectonic fabric have the largest complexity. Rocks in foreland basins (Montney, Horn River, Cretaceous Deep Basin sandstones) have NFP complexity that is generally variable between passive margin and strike-slip/thrust basins. Within any particular tectonic setting, NFP complexity is controlled by a complicated interplay between the natural fracture intensity, net horizontal stress (NHS) and wellbore geometry. Increasingly stiff and brittle rocks are commonly increasingly naturally fractured and this favours greater NFP complexity, and DFITs from vertical wellbores generally exhibit lower NFP complexity as fracture initiation and growth is simpler from vertical wells than from horizontal wells. Relations between NFP complexity and NHS (closure – pore pressure) are complicated by the degree to which tectonics has diminished and overprinted the pore pressure control on closure stress. In the Gulf Coast passive margin setting (eg.Haynesville shale) pore pressure is the dominant control on closure stress and NFP complexity is increased where pore pressures are lower, possibly due to frac geometry changes associated changing stress profiles. In more tectonically complex settings (foreland and strike-slip/thrust basins) pore pressure exerts less influence on closure while tectonic stresses increasingly influence regional NFP complexity.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0080,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,258
Écart entre enseignants0,151 · 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'étudeObservationnel
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

Citations34
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSPE Canadian Unconventional Resources ConferenceMême sujetHydraulic Fracturing and Reservoir AnalysisTravaux en français237 207