MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2053917066 · doi:10.2118/100451-ms

Effect of Fracture Compressibility on Gas-in-Place Calculations of Stress-Sensitive Naturally Fractured Reservoirs

2006· article· en· W2053917066 sur OpenAlexaff
Roberto Aguilera

Notice bibliographique

RevueSPE Gas Technology Symposium · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCompressibilityFracture (geology)Volume (thermodynamics)Stress (linguistics)Compressibility factorMatrix (chemical analysis)MechanicsGeotechnical engineeringPetroleum engineeringGeologyThermodynamicsChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The tank material balance (MB) equation for gas reservoirs has been written taking into account the effective compressibility of matrix and fractures. The method has direct application on stress-sensitive naturally fractured reservoirs (nfr's). Under some conditions ignoring the effect of fracture compressibility (cf) can lead to over-estimating the volume of original gas in place using a cross-plot of p/z vs. Gp. The equation presented in this paper has been developed to overcome this weakness. The use of this MB is illustrated with an example. It is concluded that fracture compressibility can play an important role in the calculation of gas in place in naturally fractured reservoirs. The subject matter is significant because historically formation and water compressibilities have been neglected when carrying out MB calculations of conventional gas reservoir. This assumes that these compressibilities are negligible compared to gas. The assumption implies that the reservoir strata are static. When water influx is ignored, the assumption leads to a straight line in a cross-plot of p/z vs. cumulative gas production (Gp). However, this study shows that in those instances where fracture compressibility is large, the assumptions can lead to significant error.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,904
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,216 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations4
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSPE Gas Technology SymposiumMême sujetHydraulic Fracturing and Reservoir AnalysisTravaux en français237 207