Analyzing Production Data From Unconventional Gas Reservoirs With Linear Flow and Apparent Skin
Notice bibliographique
Résumé
Summary Many horizontal wells with multiple fractures producing from unconventional gas reservoirs have been observed to exhibit linear flow. Often it is the only flow regime, and it can last several years. Classically, this flow regime is characterized by a half slope on type curves when there is no skin effect. However, most of the time, a skin effect is observed in these wells (caused by flow convergence or finite conductivity in the fractures). The presence of skin changes the shape of data points when plotted on log-log scales, and this can have a huge effect on the interpretation when using type curves. For example, a well with purely linear flow and with skin in a reservoir that is infinite acting may appear like and be interpreted as a finite-acting reservoir simply because of the skin effect. This paper discusses different methods that can be used to eliminate the misinterpretation caused by the presence of skin when analyzing linear flow by use of type curves. First, it is shown that among all the derivative and integral functions that are currently used, only well-test-style semilog derivative (DER) and pressure integral-derivative are not affected by the skin. However, these two functions have other issues that usually make them unfit for use in production-data analysis. DER is noisy most of the time, and the process of integration often introduces errors at early times that can significantly distort the shape of the pressure integral-derivative. Therefore, an easier method is presented to analyze the production data from shale gas reservoirs with extended periods of linear flow and significant skin. This method uses the square-root-of-time plot to remove the apparent skin effect from the data. Then, the data (excluding skin) are used for type-curve analysis. This simple procedure prevents potentially significant misinterpretation.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».