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Enregistrement W2434511543 · doi:10.2118/180884-ms

An Integrated Method to Characterize Shale Gas Reservoir Performance

2016· article· en· W2434511543 sur OpenAlexafffund
Jie Zhan, Steve Seetahal, Jinhong Cao, S. Hossein Hejazi, D.. Alexander, 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 subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKorea Research Council of Fundamental Science and TechnologyCMG Reservoir Simulation FoundationUniversity of Calgary
Mots-clésHydraulic fracturingPetroleum engineeringGeomechanicsOil shalePermeability (electromagnetism)Reservoir simulationGeologyTight gasFracture (geology)Geotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The application of horizontal well drilling coupled with the multistage fracturing technology enables commercial development of shale gas formations. However, due to the complexity of fracture network propagation, simulation of such reservoirs is challenging and associated with uncertainties. In order to minimize the uncertainty of modeling, we correlate first-hand pumping schedule data with the reservoir performance directly through coupling a fracking process with a reservoir simulator. This provides us an integrated way to characterize a well trajectory, hydraulic fracture configurations and shale gas reservoir performance. In addition, a geomechanical effect on the reservoir performance under certain fracture configurations is studied using a geomechanics module developed by CMG Ltd. GOHFER is widely used in a hydraulic fracking analysis. In this work, we couple GOHFER simulation output with the CMG module to determine the hydraulic fracture configuration. Thus, a method to correlate the first-hand pumping data (a slurry rate, slurry concentration and pumping pressure) with the reservoir simulator is given. Because of the stress sensitivity of a shale formation, we employ a linear-elastic constitutive law to depict the rock behavior with Young's modulus of 5,000,000 psi and Poisson's ratio of 0.2. Moreover, a Barton-Bandis model is used to describe the tensile opening of natural fractures for the dual-permeability reservoir model. From a series of numerical simulation studies, we find that the effective normal stress will increase with the development of a shale gas reservoir which will lead to a decrease in porosity and permeability. For the base case without a geomechanics effect, it will produce higher cumulative gas production than the case with the geomechanics effect. When producing for six months, the difference of the cumulative gas production between the two cases is 14.3%. The integrated process provides insights about shale gas reservoir performance with available data and handy tools.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,007

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
Bibliométrie0,0010,001
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 GPT0,228
Écart entre enseignants0,213 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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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