Effect of Heterogeneity in a Horizontal Well With Multiple Fractures on the Long-Term Forecast in Shale Gas Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Shale gas reservoirs have become a significant source of gas supply in North America owing to the advancement of drilling and stimulation techniques to enable commercial development. The most popular method for exploiting shale gas reservoirs today is the use of long horizontal wells completed with multiple-fracturing stages (MFHW). The stimulation process may result in bi-wing fractures or a complex hydraulic fracture network. However, there is no way to differentiate between these two scenarios using production data analysis alone, making accurate forecasting difficult. For simplicity, often hydraulic fractures are considered bi-wing when analyzing production data. A conceptual model that is often used for analyzing MFHWs is that of a homogeneous completion; in which all fractures have the same length. However, fracture lengths that are equal in length are rarely if ever seen (Ambrose et al., 2011). In this paper, production data from heterogeneous MFHW (i.e., all fracture lengths are not the same) drilled in extremely low permeability reservoirs is studied. First, the simplified forecasting method of Nobakht et al. (2010) developed for homogeneous completions is extended to heterogeneous completions. For one specific case, the Arps decline exponent is correlated to the heterogeneity of the completion. It is found that Arps’ decline exponent to be used after the end of linear flow increases with the heterogeneity of the completion. Finally, it is shown that ignoring the heterogeneity of the completion can have a great effect on the long-term forecast of these wells.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».