Novel Techniques for Modelling Re-Fracturing in Tight Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In the current low commodity price environment, several operators have chosen to return to their mature fields to re-fracture the reservoirs to improve overall recovery of reserves. Although modelling remains challenging, re-fracturing treatments have been successfully executed on multiple wells worldwide. This study compares three different approaches to model re-fracturing in tight sands as a means of reducing the overall uncertainty. Multi-domain integration was utilised in which geomechanical data was coupled with petrophysical analysis to build a three-dimensional (3D) hydraulic fracture model. Fracture pressure history matching was performed and the model was validated using calibration data available from microseismic analysis and extended leakoff tests. Production history matching was performed to validate the reservoir simulation model and estimate the resulting depletion around the wellbore. Geomechanical properties and the resulting minimum in-situ horizontal stress were re-calculated incorporating the results of depletion using three different approaches: Pore Pressure Model, Scale Model and Non-Scale Model. Finally, the hydraulic fracture models were re-constructed using the revised geomechanical properties to simulate re-fracturing using various pumping treatments. The fracture geometries obtained from re-fracture simulations were dependent on the model used for re-computation of geomechanical properties post-production as well as the fluid volume pumped. These properties were also validated using laboratory testing. Comparison of the three approaches indicated consistent geometries when small volumes of fluid or typical ‘Plug and Perf’ designs were pumped. Upon pumping larger volumes or typical ‘Sliding Sleeve’ treatments, major differences were observed using the three approaches indicating larger uncertainty and warranting the use of the more rigorous Non-Scale Model. Validated models are important tools for designing hydraulic fracturing treatments to avoid risks of sub-optimisation of fracture designs or undesirable bashing of offset parent wells. Good understanding of re-fracture models helps oil companies make informed decisions regarding their completion programme, hence improving overall hydrocarbon recovery. Modelling of re-fracture treatments continue to pose a challenge for engineers due to added subsurface static and dynamic complexities. This study presents basic guidelines to follow for modelling, with results verified from laboratory testing.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».