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Enregistrement W2056023904 · doi:10.2118/161350-ms

A New Simulation-Based Process to Predict the Impact of Hydraulic Fracture Parameters on EUR: A Tight Gas Field Example

2012· article· en· W2056023904 sur OpenAlex
Can Yetkin, Tuba Firincioglu, A. M. Haney

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

RevueSPE Eastern Regional Meeting · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensEncana (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydraulic fracturingFracture (geology)Reservoir simulationPetroleum engineeringMonte Carlo methodPermeability (electromagnetism)Tight gasGeologyHydraulic conductivityPorosityMechanicsGeotechnical engineeringMathematicsSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study develops a process that determines the critical hydraulic fracture parameters and quantifies their impact on the EUR by combining reservoir simulation with probabilistic analysis methods. The process is verified by a real field case example in a tight gas reservoir. The final product can be applied to other unconventional reservoirs to ultimately maximize revenues by planning superior fracturing operations and optimizing well spacing. A detailed dual porosity, 1 section reservoir model was created and history matched to model the flow mechanism. A fine layered (2-3ft) geostatistical model was utilized in simulation without upscaling. The dual porosity formulation enabled the simulation model to represent the hydraulic fracture - matrix interaction properly so that the flowback and formation water production could be matched also. During the history matching phase, the parameters that control the impact of hydraulic fractures on the recovery were identified as follows:Matrix-fracture exchange: this parameter represents the complexity of the fractures and is controlled by the surface area created during hydraulic fracturing.Fracture conductivity: this is effectively the permeability of the hydraulic fractureHalf length: this parameter impacts the extent of the hydraulic fracture, therefore the amount of matrix that has been accessed.Job size: The size of the frac fluid volume injected during the hydraulic fracturing process In this work, an internal proprietary technology that creates a response surface for the combination of the parameters defined above was utilized. This technology utilizes Experimental Design, Response Surfaces and Constrained Monte Carlo. The history matched simulation model was automatically modified to create the necessary cases to calculate a multi-dimensional response surface. The created response surface was then used to do Monte Carlo simulations to create P10 to P90 probabilities of the total gas production (EUR). The results of the study allowed us to understand not only the mechanisms operating in the reservoir being studied, but also the required hydraulic fracture parameters (ranges) to achieve a given EUR of a specific probability. The same algorithms were then be used to predict the future performance of other well spacing patterns and hydraulic fracture job sizes.

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 enseignants0,041
Score d'incertitude au seuil0,579

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,274
Écart entre enseignants0,252 · 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