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Enregistrement W2604824834 · doi:10.2118/185724-ms

Fracture Propagation, Leakoff and Flowback Modeling for Tight Oil Wells Using the Dynamic Drainage Area Concept

2017· article· en· W2604824834 sur OpenAlexafffund
Christopher R. Clarkson, Farhad Qanbari, J. D. Williams-Kovacs, Behnam Zanganeh

Notice bibliographique

RevueSPE Western Regional Meeting · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésPetroleum engineeringTight oilHydraulic fracturingGeologyFracture (geology)Well stimulationInitializationDrainageOil shaleTight gasDirectional drillingGeotechnical engineeringReservoir engineeringDrillingEngineeringPetroleumComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recently it has been demonstrated that flowback data obtained immediately after fracture stimulation of multi-fractured horizontal wells (MFHWs) completed in tight/shale reservoirs may be analyzed quantitatively for hydraulic fracture properties. However, the initial conditions of fluid pressures and saturations at the start of flowback, which are a critical starting point for flowback simulation, are generally unknown and must be approximated. In order to properly initialize flowback simulations, the pre-flowback fracture stimulation treatment, as well as post-treatment shut-in period, should first be modeled in order to provide a reasonable estimate of fluid pressures and saturations within the hydraulic fracture and adjacent reservoir. In recent work, the authors developed a semi-analytical model to history-match flowback and early-time production data of MFHWs completed in tight oil reservoirs using the "dynamic drainage area" (DDA) concept. The model assumes that each fracture stage consists of a primary hydraulic fracture (PHF) region, and an adjacent enhanced fracture region (EFR) or non-stimulated region (NSR) in the reservoir. However, initial fracture fluid pressure in the PHF, and fluid pressure/saturation distributions in the adjacent EFR/NSR are required for the model initialization and are highly uncertain. In the current work, flowback data from a previously-analyzed MFHW horizontal well completed in a tight oil reservoir is revisited to determine if flowback initial conditions could be constrained rigorously. For this purpose, frac modeling (net-pressure analysis) was first performed using fracture treatment data for the well and commercial and publically-available simulators to constrain PHF property input for the DDA flowback model. The DDA model, run in injection mode, was then used to calculate the frac fluid leakoff rate from the PHF to the NSR during the fracture treatment, using the field frac pressures as input. Importantly, leakoff is modeled more rigorously using the DDA model than for the frac simulator, because it accounts for two-phase flow and stress-dependent permeability. Leakoff after the fracture treatment and before the flowback period was also modeled using the DDA approach to estimate the pre-flowback NSR fluid saturations and pressures, which served as the initial conditions for flowback modeling. The amount of leakoff estimated with the model is relatively small in this case, in part due to the small volumes of fluid used in the fracture treatment and low permeability of the reservoir. The resulting flowback history-match (also performed using the DDA model, in flowback mode) is similar to that achieved previously because the pre-flowback leakoff modeling resulted in only a slightly elevated water saturation estimate over virgin reservoir conditions. The results of this innovative approach to flowback modeling should be of interest to those petroleum engineers interested in quantitative analysis of flowback data to obtain fracture properties, but who are concerned about correct initialization of models for flowback simulation leading to more realistic results.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,051

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,238 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations29
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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