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Enregistrement W2041632044 · doi:10.2118/106269-ms

Development of a Methodology for Hydraulic Fracturing Models in Tight, Massively Stacked, Lenticular Reservoirs

2007· article· en· W2041632044 sur OpenAlexaff
Christopher Green, R. D. Barree, Jennifer Miskimins

Notice bibliographique

RevueSPE Hydraulic Fracturing Technology Conference · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyHydraulic fracturingFracture (geology)Tight gasPoromechanicsModulusFluvialPetroleum engineeringGeotechnical engineeringBiot numberPetrologyStructural basinMechanicsGeometryGeomorphologyMathematicsPorosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper describes and critically assesses a common methodology currently used to model hydraulic fractures in geologically complex, fluvial, tight gas reservoirs. A planar 3- D fracture simulator is used with a fully coupled fluid/solid transport simulator. The model incorporates a unique data set from the Piceance basin, Colorado, which produces hydrocarbons from the Cretaceous-age Mesaverde formation. Initially, vertical variations in geo-mechanical rock properties (Young’s modulus, Poisson’s ratio and Biot’s constant) were calculated from well logs. The results were then compared with previous work undertaken on the Mesaverde formation and carried out at the DOE/GRI MWX site. From this analysis, specific correlations were developed for rock properties derived from well logs on a foot-by-foot basis to be used in the hydraulic fracture model. Diagnostic mini-frac injection tests of individual sandstone reservoirs were used to confirm model inputs and develop a valid stress model. Previous attempts to model hydraulic fracture growth in the Mesaverde have been hampered by a lack of detailed input data sets and the inability to accurately determine horizontal rock property variations. This paper outlines a method which uses micro-seismic/tiltmeter data to constrain and verify the model inputs. The resulting frac model is shown to have not only matched the fracture containment but also pressure matched the actual net surface pressure data in this extremely geologically complex area. From these results it is possible to get a better understanding of how fracs grow and interact with complex fluvial reservoirs, allowing operators to better optimize field well performance and completion methods in these geologic settings. Additionally, the minimum critical data required to develop such a model has been identified and will aid operators in developing their data acquisition programs. Although developed in the Rocky Mountain region, the presented technique can be extrapolated to other similar geologically complex reservoirs world-wide.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,233 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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