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Enregistrement W2033732203 · doi:10.2523/iptc-16981-ms

Numerical Simulation of Hydraulically Induced Fracture Network Propagation in Shale Formation

2013· article· en· W2033732203 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueInternational Petroleum Technology Conference · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesPetroChina Company LimitedNational Science Foundation
Mots-clésHydraulic fracturingOil shaleFracture (geology)GeologyGeotechnical engineeringComputer simulationModulusPetroleum engineeringMechanicsMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hydraulic fracturing treatment has been proven to be one of the key technologies for shale gas development. Micro-seismic mapping data has shown that hydraulic fracturing stimulation has often resulted in complex fracture network due to the geological complexity of shale formations. Hydraulic fracturing is a coupled process of shale formation deformation and flow of engineered fluid that includes water, proppant and other chemicals. Moreover, the pre-existing natural fractures in shale formation may complicate hydraulic fracture propagation process and alter its Young's modulus. In this paper, we have developed a numerical model for modeling hydraulic fracture propagation in highly fractured shale formation. The proposed numerical model has integrated turbulent flow, rock stress response, interactions of hydraulic fracture propagation with natural fractures, and influence of natural fractures on formation Young's modulus. Mixed finite element method is employed for numerical solution of the nonlinear partial differential equations. The proposed model has been validated with bi-wing hydraulic fracture model through regression tests. The preliminary numerical results illustrate the significant differences in modeling hydraulic fracture propagation in comparison with current models that assume laminar flow in hydraulic fracture process. Two simulated cases with different initial natural fracture mapping are given. The preliminary numerical results show that length and density of natural fracture have significant impact on formation Young's modulus, and interactions between hydraulic fracture and natural fractures create the complex fracture network. This model provides an opportunity to optimize hydraulic fracturing stimulation design through numerical simulations, which is vital in shale reservoir development. Introduction Hydraulic fracturing stimulation is one of the key technologies in shale gas development and has often, as shown in micro seismic mapping, resulted in complex fracture network geometry due to the interaction between hydraulic fracture and pre-existing natural fractures (Fisher et al. 2002; Maxwell et al. 2002; Daniels et al. 2007; Le Calvez et al. 2007; X. Wang et al. 2011). Though it has been widely used in oil and gas industry for many years, it remains a great challenge to quantitatively characterize the hydraulically induced fracture network in shale gas development due to the complexity of the network and lack of the observational data. Hydraulic fracturing is a stimulation process, in which engineered fluids, a mixture of water, sand and chemicals, are pumped into shale formation at high pressure and rate to create an induced fracture network. In the stimulation process, high flow rate and fluid pressure initiate and propagate the hydraulically induced fracture. The induced fracture can open the natural fracture or cross it, or can be rested by the natural fracture once it intersects with a natural fracture (Blanton, 1982; Warpinski, N.R, 1987; Renshaw, C.E., 1995, and N. Potluri, 2005). Consequently, it is critical to model the coupling effects of the flow process and the fracture propagation.

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.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,254
Score d'incertitude au seuil0,491

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 recherche0,0000,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · 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