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Enregistrement W2083261548 · doi:10.2118/86989-ms

Using Empirically Developed Rock Tables to Predict and History Match Fracture Fracture Stimulations

2004· article· en· W2083261548 sur OpenAlexaffabout
Timothy Leshchyshyn, K. K. Beadall, Peter Meier, M. W. Hagel, Bruce R. Meyer

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyLithologySiltstoneOil shaleMineralogyDolomiteFracture (geology)ModulusPoisson's ratioGeotechnical engineeringPetrologyPoisson distributionGeomorphologyMaterials scienceComposite materialMathematicsStructural basinStatistics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Rock tables giving values for fracture closure gradient, Young's modulus, and Poisson's ratio have been developed by the authors using lithologies determined from well logs, cores and mud logs, and substantiated by numerous mini-fracs. Log curves are layered and analyzed for lithological intervals as thin as one foot. The various rock types are arranged in the table as a function of increasing closure gradient, giving a basic order of sandstone, siltstone, claystone, shale, and the group limestone-calcite-pyrite-anhydrite, dolomite and coal, all below the weight of overburden. Included in the tabulation are mixtures of the various lithologies derived in similar manner from formation logs. An example would be a carbonaceous-limy-sandy-shale having a closure gradient of 0.93 psi/ft (21 kPa/m), a Young's modulus of 2.18x106 psi (1.5x107 kPa), and a Poisson's ratio of 0.33. By comparison, clean sandstone has a closure gradient of 0.66 psi/ft (15 kPa/m), a Young's modulus of 3.33x106 psi (2.3x107 kPa), and a Poisson's ratio of 0.23. Over seventy identifiable lithologies or lithology-mixtures are listed in the table. All values were developed through a combination of rules-of-thumb and interpolation. This empirical data set is analogous to a seven-component, programmed log evaluation. A normal log analysis done manually will yield about fifty layers of rock with distinct compositions per fracture height equivalent to 100-165 ft (30-50 m) of depth. Layer-specific formation characteristics are then assigned to a fracture model for deriving initial shut-in pressure (ISIP) and closure. Next, the calculated results are compared to actual mini-frac data. If corresponding values show little similarity, then there exists some stress difference from normal behavior in the reservoir under study, the most common cause being pressure depletion. Variance is also attributed to such factors as dilation around the wellbore (cracks in the rock), tectonic strain, compressibility changes, density increase from silica diagenesis, and reservoir gas over-pressurization observed in mountainous regions of North America. In-situ stresses can be adjusted to properly model these particular situations. A separate set of rock tables was compiled for southern California siliceous formations where Young's modulus for diagenetically-altered diatomaceous rock ranges from 0.2 × 106 psi (0.14x107 kPa) to 1.0 × 106 psi (0.69 × 107 kPa). Unconverted diatomite, a regional lithology susceptible to depletion-induced compaction, exhibits a Young's modulus as low as 0.04 × 106 psi (0.028 × 107 kPa). Diagenetic sequences such as siliceous shale and porcelanite require special application of the California Rock Tables for depths to 8,000 feet (2,440 m), after which the standard Canadian Rock Tables for post-Precambrian formations can be employed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,022
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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,022
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,002

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations3
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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