MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2199767872 · doi:10.2118/160169-ms

Reappraisal of the G Time Concept in Mini-Frac Analysis

2012· article· en· W2199767872 sur OpenAlexaff
R. C. Bachman, D. A. Walters, RC Hawkes, Fabrice Toussaint, A. Settari

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésClosure (psychology)Norm (philosophy)MathematicsFlow (mathematics)Derivative (finance)Calculus (dental)Function (biology)Applied mathematicsAlgorithmGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Industry is currently using mini-frac analysis for the determination of fracture closure stress and after-closure reservoir properties. The foundation of all mini-frac analysis is the one dimensional Carter leak-off model, which leads directly to the concept of G Time. For 30+ years, G Time (or the G function) has played the dominant role for the determination of closure stress. The current norm uses combination G function and combination square root Δt plots for closure pressure determination. Each combination plot has three plotting functions associated with it. These combination plots also allow the identification of non-ideal behavior. Additionally, various log-log derivative techniques based on pressure transient analysis concepts have been developed to act as a guide for determining flow regimes and closure pressure. These PTA based techniques also allow the determination of after-closure flow regimes and properties. Concurrently, various specialized afterclosure plotting techniques have been developed for fracture/reservoir property determination. Despite all these techniques, there remains ambiguity in performing mini-frac analysis. Part of the problem is that the recommended plots do not rigorously identify the various flow regimes that occur during a mini-frac fall-off. Mini-frac analysis requires a general theory that accounts for all of the actual observed flow regimes. A systematic approach based on pressure transient analysis (PTA) concepts has been developed to identify the various flow regimes (Carter leak-off being only one of them). The starting point is the Bourdet log-log derivative plot, accompanied by the primary pressure derivative (PPD) function. It will be shown that the PPD on its own has independent flow regime identification capabilities. Once specific flow regimes have been identified, specialized log-log plots can be constructed for further flow regime verification. New combination plots are then developed for each flow regime to further assist in closure pressure determination. The theory will first be developed and illustrated with various example problems.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil0,283

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,233 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations40
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSPE Annual Technical Conference and ExhibitionMême sujetHydraulic Fracturing and Reservoir AnalysisTravaux en français237 207