Flowback Fracture Closure: A Key Factor for Estimating Effective Pore Volume
Notice bibliographique
Résumé
Summary The importance of evaluating well productivity after hydraulic fracturing cannot be overemphasized. This has necessitated the improvement in the quality of rate and pressure measurements during flowback of multistage-fractured wells. Similarly, there have been corresponding improvements in the ability of existing transient models to interpret multiphase flowback data. However, the complexity of these models introduces high uncertainty in the estimates of resulting parameters, such as fracture pore volume (PV), half-length, and permeability. This paper proposes a two-phase tank model for reducing parameter uncertainty and estimating fracture PV independent of fracture geometry. This study starts by use of rate-normalized-pressure (RNP) plots to observe changes in fluid-flow mechanisms from multistage-fractured wells. The fracture “pressure-supercharge” observations form the basis for developing the proposed two-phase tank model. This model is a linear relationship between RNP and time, useful for interpreting flowback data in wells that show pseudosteady-state behavior (unit slope on log-log RNP plots). The linear relationship is implemented on a simple Monte Carlo spreadsheet. This is then used to estimate and conduct uncertainty analysis on effective fracture PV by use of probabilistic distributions of average fracture compressibility and gas/water saturations. Also, the proposed model investigates the contributions of various drive mechanisms during flowback (fracture closure, gas expansion, and water depletion) by use of quantitative drive indices similar to those used in conventional reservoir engineering. Application of the proposed tank model to flowback data from 15 shale-gas and tight-oil wells estimates the effective fracture PV and initial average gas saturation in the active fracture network. The results show that fracture-PV estimation is most sensitive to fracture closure compared with gas expansion and water depletion, making fracture closure the primary drive mechanism during early-flowback periods. Also, the initial average gas saturation for all wells is less than 20%. The parameters estimated from the proposed model could be used as input guides for more-complex studies (such as discrete-fracture-network modeling and transient-flowback simulation). This reduces the number of unknown parameters and uncertainty in output results from complex models.
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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 | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».