Grid-Sensitivity Analysis and Comparison Between Unstructured Perpendicular Bisector and Structured Tartan/Local-Grid-Refinement Grids for Hydraulically Fractured Horizontal Wells in Eagle Ford Formation With Complicated Natural Fractures
Notice bibliographique
Résumé
Summary In the context of modeling fractured horizontal wells, unstructured grids have been applied to generate simulation meshes for complex fracture networks. It is necessary to investigate how to choose an unstructured mesh to accurately simulate production performance. In this paper, a new unstructured gridding and discretization work flow is proposed to handle nonorthogonal and low-angle intersections of extensively clustered fractures with nonuniform apertures. The work flow is then validated with two models in terms of production behavior and central-processing-unit (CPU) performance: a synthetic model with one horizontal well and orthogonal intersected hydraulic fractures built by tartan grid, and a field-scale local-grid-refinement (LGR) model with three horizontal wells and irregular hydraulic fractures in a slightly dipping reservoir created by a commercial software plug-in. Good-quality matches are obtained between unstructured and structured grids in both pressure and production behavior. Sensitivity analysis of the meshing parameters suggests that refinement in the vicinity of fractures has improved both early and late production of a well, whereas background density has a dominant effect on the late production. Background-grid type and orientation have less influence as long as they have the same grid density. Fewer cells can be achieved by increasing reservoir-background size and size-progression ratio, replacing unstructured-background grids with structured grids, and reducing the complexity of the fracture networks without loss of the accuracy, resulting in improved CPU performance. This study applies unstructured grids to simulate multiple horizontal wells with complicated fracture networks, and provides detailed comparisons between unstructured and structured grids. Most importantly, it resolves the question regarding how to choose an appropriate mesh to yield both accurate results and high-quality CPU performance.
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 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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».