Stochastic Modeling of Two-Phase Flowback of Multi-Fractured Horizontal Wells to Estimate Hydraulic Fracture Properties and Forecast Production
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although high-frequency fluid production and flowing pressures (hourly or greater) are commonly gathered in multi-fractured horizontal wells (MFHW), this data has rarely been used by industry in a quantitative manner to characterize hydraulic fracture or reservoir parameters and there has been ongoing debate about the usefulness of this data. It is likely that the multi-phase flow nature and the possibility of early data being dominated by wellbore storage have deterred many analysts. This work will expand on the flowback analysis work presented by Clarkson (2012b). Consistent with that work, our interpretation is that the early flowback data corresponds to wellbore + fracture volume depletion (storage) and it is assumed that fracture storage volume is much greater than wellbore storage. From this flow-regime, bulk permeability (dominated by fracture permeability) and effective fracture half-length can be estimated. However, as pointed out by Clarkson (2012b) there is a large degree of uncertainty in this type of analysis as a result of the number of unknowns which are being adjusted to provide an adequate history match. To better understand the uncertainty and the impact of each parameter, stochastic simulation was used to provide a range of parameter values, which provide an adequate fit of the data, and to determine which parameters have the greatest impact on the match. Stochastic simulation is also used to derive a long-term forecast using parameters derived from flowback analysis. Additional improvements over previous work include the consideration of different fracture geometries, the use of the matchstick model to estimate fracture permeability and additional constraints on relative permeability curve selection. The field cases presented by Clarkson (2012b) for shale gas reservoirs are reanalyzed for proof of concept and demonstration of the developed techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».