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Enregistrement W2069006571 · doi:10.1190/tle33101108.1

Innovative use of rate-transient analysis methods to obtain hydraulic-fracture properties for low-permeability reservoirs exhibiting multiphase flow

2014· article· en· W2069006571 sur OpenAlexafffund
Christopher R. Clarkson, Farhad Qanbari, J. D. Williams-Kovacs

Notice bibliographique

RevueThe Leading Edge · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésHydraulic fracturingPetroleum engineeringFracture (geology)Permeability (electromagnetism)Multiphase flowWell stimulationComplex fractureHydraulic conductivityGeologyGeotechnical engineeringVolumetric flow rateMechanicsEnvironmental scienceMaterials scienceSoil scienceReservoir engineeringPetroleumChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Multifractured horizontal wells, while enabling commercial production from unconventional gas and light-oil reservoirs, are challenging to analyze quantitatively to obtain reservoir and hydraulic-fracture properties. Production rates and flowing pressures gathered immediately after hydraulic-fracture stimulation (flowback) and over a longer time period (on-line production) can be interpreted for hydraulic-fracture properties such as fracture surface area or half-length and fracture conductivity, but dynamic fracture properties and multiphase flow during both stages of production can complicate the analysis. Recent studies have suggested that flowback data can provide early insight into these fracture properties if high-resolution fluid rates/pressures are gathered, but the physics of the process are complex, and analytic methods for interpretation are at an early stage of development. Analytic methods for longer-term production data analysis, although better established, are still limited primarily to single-phase flow and simple fracture and reservoir behavior. Rate-transient methods can be applied to both flowback and long-term production data to quantify hydraulic-fracture properties and changes in effective hydraulic-fracture length during production. For the flowback period, simplified analytic methods have been developed for before-breakthrough production of hydraulic-fracturing fluids and after-breakthrough production of hydraulic-fracture and reservoir fluids. These methods are still under development, and early applications can be illustrated. For long-term production analysis, classic rate-transient analysis techniques, such as the square-root-of-time plot, have been modified to account for multiphase flow and stress-sensitive permeability exhibited by low-permeability gas condensate and black-oil reservoirs producing below saturation pressure. A field example consisting of a multifractured horizontal well completed in a tight-oil reservoir isused to to compare hydraulic-fracture properties derived from flowback and long-term production data. Although flowback analysis yields hydraulic-fracture half-lengths consistent with hydraulic-fracture modeling results, long-term production analysis yields much smaller fracture half-lengths, possibly because of breakthrough of gas once bubble-point pressure is reached. Additional mechanisms for effective producing fracture half-length reduction can be proposed. Another important observation is that estimation of fracture properties from long-term production analysis of a reservoir producing below saturation pressure can be in significant error if the estimates are derived from techniques assuming single-phase flow. Corrections to the analytic methods for multiphase flow yield fracture half-lengths consistent with those obtained from history matching using rigorous numerical simulation. In a preliminary analysis, the techniques under development are intended to aid hydraulic-fracture evaluation and design in tight reservoirs that exhibit complex flow characteristics. Furthermore, implications of the findings will be important to assist in designing well operations to maximize well performance.

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)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations40
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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