Numerical Simulation of Fracture Permeability Change in Production ofPressure-sensitive Reservoirs with In-situ Stress Field
Notice bibliographique
Résumé
In pressure sensitive reservoirs, interaction effects among the porous media flow field, the fracture field and the stress field can cause some specific flow characteristics entirely different from those in conventional reservoirs. Dynamic fracture behavior is one of them, which generates a change in the value of fracture aperture and even a variation in the anisotropy of permeability. In this paper, we focus on the dynamic behavior of fractures and some affecting factors, including driving pressure and in-situ stress. Numerical discrete fracture network (DFN) models are built and solved by the finite element method to investigate what the range-ability the fracture presents and what impact these affecting factors have. In these mathematical models, both dynamic fractures and the fluid-solid coupling are taken into account, and a stress-strain model, a flow field model and a fluid-solid coupling model are included. Based on the models, the variation of fracture aperture in pressure sensitive reservoirs is studied and the results show that a different direction and connectivity of fractures lead fracture dilation to varying degrees as pressure changes so that the idea of anisotropic fracture porosity is proposed for reservoir scale simulation. The study also indicates that the drop of formation pressure determines the conductivity of fractures and anisotropy of permeability but just has a slight impact on the direction of principal permeability. Finally, the study shows the interaction of the in-situ stress pressure and the fracture field.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».