Integrated Geoscience and Reservoir Simulation Approach to Understanding Fluid Flow in Multi-Well Pad Shale Gas Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper presents a systematic approach to integrate geoscience and dynamic reservoir modeling of two multi-well pads in the Horn River Basin, Canada. The Horn River shale gas play is a world-class unconventional gas resource and is being exploited using multi-stage fracturing along horizontal wells. The two well pads, Pad-1 and Pad-2, selected for this study are comprised of eight and seven wells respectively with 1 to 7 years of production history. Numerical modeling of shale reservoirs has historically been a problematic low-confidence exercise, because of the difficulties associated with inadequate characterization of the geologic framework of shale plays; the problems of estimating the properties of fracture networks; and the complexities of capturing multi-phase flow in fracture networks and wellbores during production, especially in the face of offset wells activity. The work presented in this paper provides useful insights into these issues. The geoscience modeling activity begins with integrating information from cores, well logs, petrophysical analyses and seismic data into a 3D geocellular model. At first, this model was based upon a simple lithostratigraphic concept and this was the basis of the numerical flow modeling exercise of Pad-1. The 3D geocellular model was thereafter thoroughly reworked to incorporate a sequence stratigraphic perspective of the Horn River shale and to include geomechanical considerations based upon the stratigraphic positioning and landing depths of the subject horizontal wells. This reworked geocellular model had a profound impact on the dynamic modeling of the Pad-2. Also hydraulic conductivity of induced and natural fractures was measured on core plugs at reservoir conditions to assign conductivity values to primary, secondary and tertiary flow paths into dynamic reservoir modeling. As a result of the integrated workflow, we have achieved a history match allowing us to further understand the hydraulic fracture behaviour and its impact on producing shale reservoirs within the Horn River Formation. Based on the findings we recommend completion strategy that can produce more than one compartmentalized shale reservoir to optimize production. Ultimately, the objective of any reservoir modelling project is to provide a range of reliable forecast of future performance that is grounded in representative geoscience interpretations and that takes operational constraints into account. The technical learnings described in this work will be helpful to further understand the hydraulic fracturing behaviour and their impact on producing the Horn River shale reservoirs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».