A Simulation Model for Accurate Prediction of Uneven Proppant Distribution in the Marcellus Shale Coupled with Reservoir Geomechanics
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Proppant distribution directly affects the effectiveness of hydraulic fracturing treatment, and significantly impact well production. In most situations, proppants are not uniformly distributed in hydraulic fractures and most proppants cannot be effectively transported into the far ends of fractures from wellbore. As a result of uneven proppant distribution and the ductile and soft geomechanical properties of the Marcellus shale, the reduction in hydraulic fracture conductivity varies greatly from cluster to cluster in a shale reservoir during reservoir pressure depletion. However, the influences of accurate prediction of uneven proppant distribution in hydraulic fractures and geomechanics on well productivity have been ignored in previous simulation studies. In this study, a reservoir simulation model for accurate prediction of uneven proppant distribution is developed. This dual-permeability model is coupled with reservoir geomechanics to illustrate the interaction of stress changing and multiphase flow within hydraulic fractures. History matching from a production well in the Marcellus shale is performed to validate our model. In addition, simulations using different matrix permeability are performed to demonstrate the impact of matrix permeability, along with the effect of proppant distributions and geomechanical properties on well performance. The simulation results show that gas production varies significantly due to different proppant distribution and geomechanical properties. Coupled geomechanical simulation results clearly indicate that the proppant embedding effects are also noticeable due to soft rock mechanical properties and uneven proppant distribution. This paper provides operators with a clear insight of influences of uneven proppant distribution and geomechanics on shale gas performance, optimization of a well treatment design, and an extensive view about the long-term production behavior for the Marcellus shale.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».