Estimation of Fracture Characteristic within Stimulated Rock Volume using Finite Element and Semi-Analytical Approaches
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydraulic fracturing increases the drainage area and effective permeability of unconventional oil and gas reservoirs by creating a fracture network or stimulated rock volume (SRV) within the reservoir rock. The dimensions of the SRV and its permeability are the key parameters that enhance the unconventional reservoirs' performance after the hydraulic fracture operation. Simulation of the SRV to obtain its dimension and permeability can be used to determine the optimum hydraulic fracture treatment parameters and production. In this study, finite element analysis is employed to determine the SRV characteristics based on field data from a hydraulic fracturing job in a horizontal well penetrating the Glauconite formation in Hoadley field, Alberta, Canada. The dimensions of the SRV are calibrated from the microseismic data. The fracture propagation pressure of the finite element model is matched to the field value by altering the permeability of the SRV. The matched model is used to obtain the in-situ stress changes and the pressure drop within the SRV. The SRV permeability and the pressure drop are used to calculate the aperture, the number, and the spacing of the fractures within the SRV using a semi-analytical approach. The final outputs can be used to optimize the future hydraulic fracture design at the Hoadley field or at other fields that have similar geomechanical properties. It could also be used to predict the reservoir production after the hydraulic fracturing and to provide estimates of changes in the in-situ stresses around the stimulated horizontal wellbore.
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 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) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».