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Enregistrement W2427174333 · doi:10.2118/180885-ms

Characterization of Hydraulically-Induced Fracture Initial Water Saturation Distribution Using Arp's Correlation

2016· article· en· W2427174333 sur OpenAlexaff
Jie Zhan, Steve Seetahal, D.. Alexander, S. Hossein Hejazi, Jinhong Cao, Rongjie He, Kunyan Zhang, Zhangxin Chen

Notice bibliographique

RevueSPE Trinidad and Tobago Section Energy Resources Conference · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSaturation (graph theory)Hydraulic fracturingPetroleum engineeringOil shaleSoil scienceGeologyGeotechnical engineeringWater saturationProduced waterEnvironmental scienceHydrology (agriculture)PorosityMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The application of coupled horizontal wells and the multistage fracturing technology to shale formations makes it viable to develop such hydrocarbon resources. In this paper, we focus on the water saturation distribution within hydraulic fractures and the uncertainty of water saturation distribution of the matrix around the hydraulic fractures resulted from fluid injection during a fracking process. Arp's decline curve is introduced to depict initial water saturation distribution within the hydraulic fractures. Through modifying the decline index, it is easy to obtain a range of initial water saturation decline patterns which will lead to different water production profiles. Typical decline patterns such as linear, exponential, harmonic, and hyperbolic declines are used. As for the initial water saturation distribution of the matrix around the hydraulic fractures, the Stimulated Reservoir Volume (SRV) concept is implemented to identify the matrix region. Through reservoir simulations, we find that the initial water saturation within the hydraulic fractures mainly contributes to the early water production. Various saturation distribution models result in about 25% differences in the total water production. On the other hand, a leak-off effect, which increases the initial water saturation of the matrix around the hydraulic fractures, contributes to the long term water production. This study provides insights about the uncertainty of water production during the development of shale gas reservoirs and guidelines for the history matching of water production rates.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,206
Écart entre enseignants0,195 · 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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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