Efficient production estimation for a hydraulic fractured well considering fracture closure and proppant placement effects
Notice bibliographique
Résumé
It is important to accurately estimate performances of a hydraulic fractured well, because it will be utilized to evaluate various completion parameters and furthermore to establish a future development plan. Shale gas reservoirs with fracture networks have high initial production rates but show drastic production decline as reservoirs are depleted by production. One of the reasons behind this phenomenon is an increased effective stress during production resulting in fracture closures. Gas mainly flows through hydraulic and natural fracture networks, so the fracture closures cause permeability reduction in the flow areas. In typical hydraulic fracturing operations, proppants are injected with fracturing fluid and placed in the fracture networks. Proppants play a crucial role to keep an induced hydraulic fracture open and retain a well productivity. However, only small portion of the fracture networks are filled with proppants (propped fracture) and the rest exist without proppants (unpropped fracture). Therefore, fracture closures of these regions are quite different. In this article, we have investigated to identify the combined effect of fracture closure and proppant placement on production estimation of a shale gas well. A numerical model has been developed to mimic well performances in Horn River Basin, BC, Canada. We have used pressure-dependent correlations based on experiments to consider fracture permeability alteration with changing reservoir pressure. Proppant placements are described using a fracture propagation model and this enables to classify a whole reservoir into sub regions such as propped, unpropped fracture, and matrix. By comparing with different cases, this article shows that reasonable results on gas production estimation are accomplished when considering fracture closure and proppant placement effects together.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».