Hydraulic Fracture Propagation from Infill Horizontal Wells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As pressure increases or decreases non-uniformly as a result of well injection/production, stresses vary anisotropically in the reservoir. The principal stresses, which govern the propagation direction of hydraulic fractures, are thus modified not only in magnitude but also in direction. Previous modeling efforts and field observations have demonstrated the impact of stress reorientation on the refracturing of vertical wells and the multi-stage fracturing of horizontal wells. Using a state-of-the-art coupled symmetric Galerkin boundary-element method (SGBEM) and finite-element method (FEM) model, we simulate the impact of prior production from offset wells on the propagation direction of fractures initiated from an infill horizontal well. Geomechanical calculations demonstrate the occurrence of stress reversal in the infill region following a period of production from the offset wells in the order of years. The numerically simulated hydraulic fracture network in the infill well is shown to contact a smaller reservoir area past the onset time of stress reversal, as the induced fractures gradually turn to orient parallel to the infill well. The risk is to see the performance of the infill well drop compared to the offset wells. On the other hand, a window of opportunity exists when the horizontal stress contrast is reduced compared to in-situ, thus favoring the interaction with natural fractures and enhancing fracture complexity. These new observations have significant implications for field development strategies, hydraulic fracturing design, well placement and spacing, as well as the timing of infill-well stimulation, especially in shale plays where poroelastic stress reorientation is sustained over the life of the reservoir.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».