Estimating Effective Fracture Pore-Volume from Early Single-Phase Flowback Data and Relating It to Fracture Design Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Flowback data analysis has been recently considered by the industry to quantify hydraulic fracture parameters such as, effective fracture pore-volume. Tools based on simulation and rate transient analysis have been applied for flowback analysis. However, too many unknown parameters, together with complex production mechanisms lead to uncertain and non-unique results. This paper illustrates how flowback data can be interpreted to estimate effective fracture pore-volume and its relationship to fracture design parameters. This study starts by addressing some limitations of the previous flowback models. In particular, the effects of water expansion and fracture closure are included in the proposed model. The resulting linear relationship is applied to flowback data from eight tight oil and gas wells in Anadarko Basin to estimate effective fracture pore-volume. The estimated effective fracture pore-volumes are compared with fracture design parameters such as total injected volume of water, soaking time, gross perforated interval, and proppant concentration. The results indicate that fracture closure is the main mechanism for single-phase water flowback. Therefore, effective fracture pore-volume largely depends on fracture compressibility. The results also show that soaking time, gross perforated index, and proppant concentration are among the key design parameters for an optimum fracturing treatment.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 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 ».