Integrated Characterization of Hydraulically Fractured Shale-Gas Reservoirs—Production History Matching
Notice bibliographique
Résumé
Summary Advancements in horizontal-well drilling and multistage hydraulic fracturing have enabled economically viable gas production from tight formations. Reservoir-simulation models play an important role in the production forecasting and field-development planning. To enhance their predictive capabilities and to capture the uncertainties in model parameters, one should calibrate stochastic reservoir models to both geologic and flow observations. In this paper, a novel approach to characterization and history matching of hydrocarbon production from a hydraulic-fractured shale is presented. This new methodology includes generating multiple discrete-fracture-network (DFN) models, upscaling the models for numerical multiphase-flow simulation, and updating the DFN-model parameters with dynamic-flow responses. First, measurements from hydraulic-fracture treatment, petrophysical interpretation, and in-situ stress data are used to estimate the initial probability distribution of hydraulic-fracture and induced-microfracture parameters, and multiple initial DFN models are generated. Next, the DFN models are upscaled into an equivalent continuum dual-porosity model with analytical techniques. The upscaled models are subjected to the flow simulation, and their production performances are compared with the actual responses. Finally, an assisted-history-matching algorithm is implemented to assess the uncertainties of the DFN-model parameters. Hydraulic-fracture parameters including half-length and transmissivity are updated, and the length, transmissivity, intensity, and spatial distribution of the induced fractures are also estimated. The proposed methodology is applied to facilitate characterization of fracture parameters of a multifractured shale-gas well in the Horn River basin. Fracture parameters and stimulated reservoir volume (SRV) derived from the updated DFN models are in agreement with estimates from microseismic interpretation and rate-transient analysis. The key advantage of this integrated assisted-history-matching approach is that uncertainties in fracture parameters are represented by the multiple equally probable DFN models and their upscaled flow-simulation models, which honor the hard data and match the dynamic production history. This work highlights the significance of uncertainties in SRV and hydraulic-fracture parameters. It also provides insight into the value of microseismic data when integrated into a rigorous production-history-matching work flow.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».