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Enregistrement W2333694177 · doi:10.2118/174358-ms

Reservoir Flow Simulation Coupled Rock Mechanics for Modeling Shale Liquid Rich Gas Play

2015· article· en· W2333694177 sur OpenAlexaffabout
M. Lin, S. Wang, S. Chen, Zhangxin Chen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydraulic fracturingGeologyPetroleum engineeringOil shalePermeability (electromagnetism)Tight gasGeotechnical engineeringWell stimulationShale gasFluid dynamicsReservoir engineeringPetroleumMechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Multistage hydraulic fracturing technique now applied with horizontal wells and over large areas has enabled commercial production of oil and gas from low-permeability rock formations, changing the energy landscape in North America. In these reservoirs, tons of fracturing fluid and proppants are pumped into the reservoir matrix to create hydraulic fractures and it is important to understand the propagation mechanism of hydraulic fractures and further optimize their properties. In addition, natural fractures are often present in the shale and tight formations, which might be activated during the fracturing process and contribute to the after-stimulation well production rates. In this paper, reservoir simulation is coupled with rock mechanics to predict the well after-stimulation production performance. Firstly, a dual-permeability geological model is built based on field data collected from a well pad in Montney formation, Canada. Fracturing fluid flow in the formation coupled rock mechanics is employed to simulate dynamic hydraulic fracturing process. More specifically, as the continuous injection of fracturing flurry, the effective stress will decrease accordingly. When the effective stress reaches the rock failure criteria, hydraulic fractures will be generated, allowing the fracturing liquid to flow along the fractures. Based on the fracturing operational schedule, dynamic hydraulic fracturing simulation is conducted and results show that hydraulic fractures tend to propagate upward first until it connects the entire formation in the vertical direction. Early production history of the stimulated well is then matched to valid the simulated fracture geometries. Finally, the effects of natural fractures and well bottom-hole pressure on well production are studied. Results show that if natural fracture can be propped or partially propped by the proppants, the production will be increased significantly for shale liquid rich gas plays. This paper provides a significant insights on the fracture propagation and can be a reference for fracturing treatments in unconventional shale reservoirs.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,122

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

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

Citations5
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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