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Enregistrement W2587073057 · doi:10.2118/185057-ms

Comparison of PKN, KGD, Pseudo3D, and Diffusivity Models for Hydraulic Fracturing of the Horn River Basin Shale Gas Formations Using Microseismic Data

2017· article· en· W2587073057 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

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affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueSPE Unconventional Resources Conference · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensNexen (Canada)University of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésMicroseismGeologyHydraulic fracturingBoreholeFracture (geology)AnisotropyOil shaleShale gasSeismologyGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract We present a comparison of three different hydraulic fracture models as well as an anisotropic diffusivity model with the observed microseismic data from shale gas reservoirs in the Horn River Basin of Canada. We investigated the validity of these models in the prediction of hydraulic fracture geometries using tempo-spatial extension of microseismic data. In the study area, ten horizontal wells were drilled and hydraulically fractured in multiple stages in the Muskwa, Otter Park, and Evie shale gas formations in 2013. The treatments were monitored by downhole microseismic measurements. We integrated microseismic analyses, geomechanical information extracted from well logs, and fracturing treatment parameters performed in the area. We compared fracture geometry predicted by Perkins-Kern-Nordgren (PKN), Khristianovic-Geertsma-de Klerk (KGD), and a Pseudo-3D (P3D) fracturing models as well as an anisotropic diffusivity model with actual fracture geometries derived from microseismic records in more than one hundred fracturing stages. For the study area, we find that there are no barriers to hydraulic fracture vertical growth between the Muskwa, Otter Park and Evie shales. Therefore, the fracture height to length ratio is higher than unity in many stages. Large fracturing heights suggest that the PKN model might be more suitable for fracture modeling than the KGD model. However, our analyses show that the fracture length predicted by the KGD model is closer to, but still far less than the fracture length illustrated by microseismic events. Pseudo 3D model also predicts fracture lengths which are slightly larger than the modeled fracture lengths by the KGD and PKN equations and still significantly smaller than the microseismic fracture lengths. These differences are observed throughout all stages suggesting that these methods are not able to perfectly predict the hydraulic fracturing behavior in the study wellpad. Vertical extension of microseismic data with linear patterns into the Keg River formation below the shale formations suggests the presence of natural fractures in the study area. This study presents a distinctive insight into the complex hydraulic fracture modeling of shales in the Horn River basin and suggests that diffusivity mapping is a simple, but powerful tool for hydraulic fracture modeling in these formations. Observed microseismic fracture lengths are significantly higher than lengths predicted by the geomechanical models and closer to diffusivity models, which suggests the possibility of increasing well-spacing in future development using diffusivity equation for improving treatment design.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,087
Score d'incertitude au seuil0,519

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,075
Tête enseignante GPT0,308
Écart entre enseignants0,232 · 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