Geomechanical Characterization of an Unconventional Reservoir with Microseismic Fracture Monitoring Data and Unconventional Fracture Modeling
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydraulic fracturing is often the most effective option to stimulate production in unconventional reservoirs to economic levels. Results of stimulation can be mixed unless the hydraulic fracture design correctly interprets the geological and geomechanical setting of the field. In fields with naturally fractured reservoirs, the interpretation is particularly critical because natural fractures strongly influence the final stimulated rock volume. An accurate description of the natural fracture network and the geomechanical properties and stresses of the rock provide the information to optimize stimulation treatment in naturally fractured unconventional reservoirs. However, the uncertainty in some of this information can jeopardize the value of the modeling and the success of the stimulation. One of the key geomechanical parameters, which are often poorly constrained, is the maximum horizontal stress magnitude. Microseismic data are able to map the stimulated rock volume during hydraulic fracturing operations. These data can be used to verify the accuracy of the fracturing treatment modeling. Here, we present a case study characterizing geomechanical parameters of an unconventional reservoir using a novel technique that includes calibrated mechanical earth models. The technique reduces uncertainty in the geological and geomechanical parameters used to design hydraulic fracture operations, improving the prediction of the final stimulated rock volume.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».