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Enregistrement W2059896164 · doi:10.2118/147869-pa

New and Improved Methods for Performing Rate-Transient Analysis of Shale Gas Reservoirs

2012· article· en· W2059896164 sur OpenAlexaff
Morteza Nobakht, Christopher R. Clarkson, Danial Kaviani

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesConocoPhillips
Mots-clésSlippageTight gasPermeability (electromagnetism)Petroleum engineeringShale gasHydraulic fracturingGeologyOil shaleGeotechnical engineeringEngineeringChemistryStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,330
Écart entre enseignants0,302 · 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'étudeSans objet
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

Citations72
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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