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Enregistrement W1988100870 · doi:10.2118/0311-0097-jpt

Relationship Between the Hydraulic Fracture and Observed Microseismicity in the Bossier Sands of Texas

2011· article· en· W1988100870 sur OpenAlexaboutno aff
Dennis Denney

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroseismGeologyHydraulic fracturingPermeability (electromagnetism)Petroleum engineeringPore water pressureGeotechnical engineeringMining engineeringSeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article, written by Senior Technology Editor Dennis Denney, contains highlights of paper SPE 137936, ’Relationship Between the Hydraulic Fracture and Observed Microseismicity in the Bossier Sands, Texas,’ by A. Guest, SPE, and A. Settari, SPE, University of Calgary, prepared for the 2010 Canadian Unconventional Resources & International Petroleum Conference, Calgary, 19-21 October. The paper has not been peer reviewed. There is an increased effort to improve our understanding of hydrofracturing by use of microseismic monitoring and analysis. A numerical method was developed to predict microseismicity occurring during hydrofracturing and the influence of fracturing on the permeability of the reservoir. The core of this technique is a representative pre-fractured volume of the reservoir that deforms locally and allows the coalescence of deformation as the stress re-equilibrates. Introduction Hydraulic fracturing is used to increase the effective permeability of a producing formation and, thus, increase the production of hydrocarbons. Even though microseismicity provides a reasonable estimate of fracture parameters, our understanding of the relationship between microseismic events and the induced hydraulic fracture is not complete. Hydrofracturing of the Bossier sandstone in east Texas was studied. Early on, hydrofracturing was modeled assuming a single fracture propagating from the treatment well, with geomechanical permeability changes determined from changes of fluid pressure or stress. Reservoir properties were matched to fit the bottomhole pressure for the hydrofracturing and production for an 80-day period such that the permeability used in this model reasonably represents the permeability of the reservoir. A technique was developed to simulate the occurrence of microseismic events during hydrofracturing by numerical modeling of fracture self-localization. This technique forms fractures the size of the grid cell and allows coalescence of neighboring fractures, depending on the evolution of stress in the reservoir. The analysis of the deformation modes (seismic-moment tensors) of such fractures showed that such deformation, even though locally and temporally variable, reflects the overall macroscopic deformation that would be caused by classical hydrofracture propagation. Technique To solve for the deformation associated with hydrofracturing, mechanical equations and equations for fluid motion in porous media must be solved. The equations are coupled through pressure and permeability. In this paper, because the calculation of permeability for this technique is still not fully resolved, the mechanical and fluid-flow solutions are coupled in only one way—by treating the pressure function, generated by the flow model with pressure-dependent permeability and a hydraulic fracture, as input into the mechanical equations. Then, the local 2D geomechanical solution is based on the constitutive and geometrical equations, and mechanical equilibrium equations, which are detailed in the full-length paper. The fracture formation is solved by use of damage theory. The damage initiates when the Mohr-Coulomb or tensile-failure criteria are satisfied locally. The heterogeneity of the material can be introduced through a random function following the Weibull distribution. The heterogeneity is input for strength of the material and Young’s modulus.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,438

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,199 · 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 tête enseignante, 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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