Pre-Post Frac Test Data Analysis for Hydraulically Fractured Vertical Tight Gas Well-Field Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Worldwide there are vast reserves of natural gas trapped in tight sandstone formation, and due to the low viscosity of natural gas, it can be easily recovered. To produce this huge amount of reserve from low permeability formation economically, hydraulic fracturing can be applied. Therefore, the objective of hydraulic fracturing for well stimulation is to increase well productivity by creating a highly conductive path (compared to reservoir permeability) a distance away from the wellbore into the formation. The post-treatment performance provides a good indication of stimulation success, whereas, pressure transient (PTA) and production data analysis for hydraulically fractured vertical well remains the most applied method to determine the reservoir and fracture parameters. Therefore, this analysis is a key element for optimization of hydraulic fracturing process and forecasting well performance. This article discuses the analysis of pressure and production data from hydraulically fractured vertical well in low permeability sandstone reservoir. Whereas, pressure transient analysis is used to evaluate the effective fracture parameters such as fracture half-length, fracture conductivity, and reservoir properties. Field example of application of production data analysis for vertical fractured well are presented. The aim of this study is to evaluate the gas well productivity as a result of hydraulic fracturing treatments compared to the pre-fracturing productivity and to estimate the petrophysical properties of the gas well from MIT testing data. Moreover, a discussion of how significant the increment in gas productivity was achieved with a very high propped fracture treatment success rate is also presented. Furthermore, a view of how the correct design of fracture treatments can enhance reservoir performance and the recovery rate is discussed in detail.
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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 | 0,002 | 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) | 0,003 | 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 ».