Notice bibliographique
Résumé
Abstract The performance of water injection wells in deep, warm reservoirs is usually dominated by thermally enhanced fracturing of the formation. Modern pressure and rate monitoring data for these injection wells allows the fracturing performance of the wells to be observed on a continuous basis. A simple analytical model for thermal fracture growth has been developed, by coupling equations for fracture growth and fluid leak-off from the fracture. The empirical equation form allows the observed data to be analyzed to determine the timing and extent of fracture growth, and degree of fracture face plugging. As well, the equation form has lead to development of a fracturing index, which can be used as a surveillance tool to determine the state of fracture growth in an injection well. Once calibrated for a field or area, the model can be used to predict continued extension of fractures with time and injection. An example of analysis of an offshore injection well illustrates application of the model to real-time surveillance. The model has also been used to design new injection wells including the attached thermal fractures, aiding production engineering well equipment design, and reservoir simulation to evaluate well placement for optimum performance. The approach is new, pragmatic, and does not require coupled geo-mechanical and thermal simulation models. SPE Paper 20741 states: "A solution for fracture growth in terms of detailed fracture-volume balance (as is often applied to hydraulic stimulation) is not a natural or feasible approach." The method outlined in this paper shows that it is not only feasible, but leads to development of an empirical equation form which allows improved understanding of well performance and ability to forecast future behaviour.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,001 |
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.
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 ».