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Enregistrement W2081408619 · doi:10.2118/168591-ms

Enhancing Recovery in Shales Through Stimulation of Pre-Existing Fracture Networks

2014· article· en· W2081408619 sur OpenAlex

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 Hydraulic Fracturing Technology Conference · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensCanadian Apheresis Group
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyFracture (geology)Hydraulic fracturingMicroseismGeotechnical engineeringShear (geology)PetrologySeismology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Microseismic monitoring has become an attractive option for tracking hydraulic fracture stimulations because, unlike most other monitoring techniques, it can illuminate the behavior of fractures away from treatment wells. However, in most cases, the potential for microseismics in terms of developing an overall picture of fracture interactions within the reservoir is not fully exploited. Based on the analysis of microseismicity associated with stimulations in naturally fractured shale reservoirs, we illustrate how, using advanced seismic signal analysis techniques, namely seismic moment tensor inversion (SMTI) approaches, we can stimulate a pre-existing fracture network. As well, we can identify: 1) the failure type, such as shear or tensile failure associated with rough fracture surfaces, 2) the fracture connectivity related to the number of intersecting fractures in a volume, 3) the fracture intensity based on the developed fracture lengths per volume, 4) the fluid flow pathways and enhanced fluid flow volume as related to the relative degree of open fractures, and 5) the distribution of fracture lengths (power law distribution). Based on our analysis, we identify that most failures observed are mixed-mode failures, typically shear-tensile with either crack opening or crack closure components of failure. The fractures themselves are generally related to the failure of pre-existing natural fractures rather than in the creation of new fractures. Based on the finite sampling (bandwidth limitations), fracture sizes are limited to joint lengths and follow a power law distribution. By examining the spatial and temporal behavior of opening dominated failures, maps of over-lapping zones of potential enhanced fluid flow were identified. In many ways, stress induced fractures during single stages prepared the reservoir for subsequent stages that overall enhanced the interconnectivity and complexity of fractures thereby enhancing fluid flow opportunities. We further discuss, as outlined in these case studies, how, using SMTI, the microseismic data show that the stimulation program as designed achieved its objectives. Overall, we further suggest that these defined seismic parameters can then be used to refine, validate and constrain geomechanical models used as input to reservoir models and further optimize well and stage spacing to effectively drain a reservoir and provide better defined reserve estimates.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,498
Score d'incertitude au seuil0,749

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,239
Écart entre enseignants0,224 · 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