New and Improved Methods for Performing Rate-Transient Analysis of Shale Gas Reservoirs
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.
Notice bibliographique
Résumé
Summary Multifractured horizontal wells are currently the most popular method for exploiting low-permeability tight and shale gas reservoirs. Production data analysis is the most widely used tool for analyzing these reservoirs for the purpose of reserves estimation, hydraulic fracture stimulation optimization, and development planning (Ambrose et al. 2011). However, as pointed out by Clarkson et al. (2012), a fundamental problem with the application of conventional production data analysis to ultralow permeability reservoirs is that current methods were derived with the assumption that flow can be described with Darcy's law. This assumption may not be valid for tight/shale gas reservoirs, as they contain a wide distribution of pore sizes, including in some cases nanopores (Loucks et al. 2009). Therefore, the mean-free path of gas molecules may be comparable to or larger than the average effective rock pore throat radius, causing the gas molecules to slip along pore surfaces. This results in slippage non-Darcy flow, which is not accounted for in conventional production data analysis. Clarkson et al. (2012) modified the pseudovariables used for analyzing gas reservoirs in production data analysis to account for slippage. They demonstrated that if the effect of slippage is not considered, it leads to noticeable errors in reservoir characterization. Clarkson et al. (2012) also mentioned that even after using the modified pseudovariables, the values for permeability and fracture half-length do not exactly match the input data to simulation. In this paper, a methodology to properly analyze the production data from a fractured well in a tight/shale gas reservoir producing under a constant flowing pressure in the presence of desorption and slippage is presented. This method uses a new pseudotime definition instead of the conventional pseudotime currently being used in production data analysis. The method is validated using a number of numerically simulated cases. It is found that the newly developed analytical method results in a more reliable estimate of fracture half-length or contacted matrix surface area, if permeability is known.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 découle