Integrated Characterization of Hydraulically Fractured Shale Gas Reservoirs Production History Matching
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Advancements in horizontal well drilling and multistage hydraulic fracturing have made gas production from tight formations economically viable. Reservoir simulation models play an important role in the production forecasting and field development planning. To enhance their predictive capabilities and capture the uncertainties in model parameters, stochastic reservoir models should be calibrated to both geologic and flow observations. In this paper, a novel approach to characterization and history matching of hydrocarbon production from a hydraulic fractured shale gas is presented. This new methodology includes generating multiple discrete fracture network (DFN) models, upscaling the models for numerical multiphase flow simulation, and updating the DFN model parameters using dynamic flow responses. First, measurements from hydraulic fracture treatment, petrophysical interpretation, and in-situ stress data are used to estimate the initial probability distribution of hydraulic and induced micro fractures parameters, and multiple initial DFN models are generated. Next, the DFN models are upscaled into an equivalent continuum dual porosity model using either analytical (Oda) or flow-based techniques. The upscaled models are subjected to the flow simulation, and their production performances are compared to the actual responses. Finally, an assisted history matching algorithm is implemented to assess the uncertainties of the DFN model parameters. Hydraulic fracture parameters including half-length, shape, and conductivity are updated together with the length, conductivity, intensity, and spatial distribution of the induced fractures are optimized in the algorithm. The proposed methodology is applied to facilitate characterization of fracture parameters of a multi-fractured shale gas well in the Horn River basin. Fracture parameters and stimulated reservoir volume (SRV) derived from the updated DFN models are in agreement with estimates from micro-seismic interpretation and rate transient analysis. The key advantage of this integrated assisted history matching approach is that uncertainties in fracture parameters are represented by the multiple equall-probable DFN models and their upscaled flow simulation models, which honor the hard data and match the dynamic production history. This work highlights the significance of uncertainties in SRV and hydraulic fracture parameters. It also provides insight into the value of micro-seismic data when integrated in a rigorous production history matching workflow.
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 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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».