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Enregistrement W2339625943 · doi:10.2118/180230-ms

Rate-Transient Analysis of Liquid-Rich Tight/Shale Reservoirs Using the Dynamic Drainage Area Concept: Examples from North American Reservoirs

2016· article· en· W2339625943 sur OpenAlexafffund
Farhad Qanbari, Christopher R. Clarkson

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésPetroleum engineeringFluid dynamicsGeomechanicsGeologySaturation (graph theory)Reservoir engineeringDecoupling (probability)Reservoir modelingMultiphase flowMechanicsOil shaleFracture (geology)Geotechnical engineeringEngineeringPetroleumMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The early-time performance of multi-fractured horizontal wells is mainly controlled by fracture geometry, total effective area of the fractures, and conductivity of the primary fracture system. Rate-transient analysis (RTA) methods have historically been used to characterize MFHWs at different stages of well life, including this early-time performance. In particular, linear flow analysis is used to estimate the total effective fracture area from online production data, provided that reservoir and fluid properties are known. However, a primary complication in linear flow analysis is the incorporation of nonlinearities such as multi-phase flow and pressure-dependent rock/fluid properties into the calculations. A new linear flow analysis technique is presented in the current study, which can be applied to tight/shale systems with multi-phase flow and pressure-dependent rock/fluid properties. The method combines three important reservoir engineering concepts for linear flow analysis: dynamic drainage area (DDA), material balance, and decoupling of saturation and pressure (which is analogous to the decoupling of geomechanics and fluid flow). The DDA concept, which uses a time-dependent well productivity index equation for the transient flow period, facilitates the incorporation of any sort of nonlinearity (including decoupled saturation functions) and operational constraints in modeling and RTA of linear flow in MFHWs. The method is validated against numerical simulation and applied to various sets of field production data from tight/shale gas and oil wells with different levels of condensate- (oil-) gas ratio. For all the field cases, total effective fracture area obtained from the new analytical RTA method is in reasonable agreement with numerical modeling results. Regarding accuracy and practicality, the new method represents an improvement in RTA of liquid-rich tight/shale reservoirs, particularly for cases with multi-phase flow and pressure-dependent rock/fluid properties. Further, the concepts used in the new model development are easy to understand and implement.

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)0,000
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,026

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations11
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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