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Enregistrement W2767649029 · doi:10.2118/188873-ms

An Integrated Numerical Simulation Scheme to Predict Shale Gas Production of a Multi-Fractured Horizontal Well

2017· article· en· W2767649029 sur OpenAlexafffund
Jie Zhan, Jing Lu, Allan Fogwill, Ivan Ulovich, Jili Cao, Ruijian He, Zhangxin Chen

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensCanadian Energy Research InstituteUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMG Reservoir Simulation FoundationUniversity of Calgary
Mots-clésKnudsen diffusionOil shalePermeability (electromagnetism)MechanicsDarcy's lawPetroleum engineeringKnudsen numberSlip (aerodynamics)GeologyPoromechanicsGeotechnical engineeringThermodynamicsChemistryPorous mediumPorosityPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The application of horizontal well drilling coupled with the multistage fracturing technology enables commercial development of shale gas formations. To optimize the shale gas development, the transient gas flow in a shale formation is of great research interest. Due to anano-scale pore radius, the gas flow in shale matrix may fall in flow regimes which include viscous flow, slip flow and Knudsen diffusion. On top of that, gas adsorption/desorption and stress-sensitivity are some other important phenomena in shales. In this paper, we introduce a novel numerical simulation scheme to depict the above phenomena and predict the gas production from a multi-stage fractured horizontal well, which is crucial for the shale gas development. Instead of Darcy's equation, we implement the apparent permeability in the continuity equation to depict the gas flow (viscous flow, slip flow and Knudsen diffusion) in shale matrix. An adsorption/desorption term is included in the continuity equation as an accumulation term. A sink which is based on Peaceman's well model is placed at the center of the fracture cell. Uniform fluid flow from matrix to fractures is assumed. Only viscous flow is considered in the fractures and the permeability of the fractures doesnot change with pressure. The model is validated via comparing with an infinity-conductivity fracture model. Moreover, the lab data of Eagle Ford shale which provides the relationship between matrix permeability and the effective stress is integrated into the two-way coupling geomechanical process to simulate a stress-sensitive shale formation. Furthermore, the Langmuir and BET models will be compared to investigate the detailed adsorption/desorption process. This methodology examines the influence of each mechanism for the transient shale gas flow. Instead of conventional pressure-independent Darcy permeability, the apparent permeability increases with the development of a shale gas reservoir, which leads to higher productivity. With the gas adsorption/desorption, the reservoir pressure is maintained via the supply of released gas from nano-scale pore wall surfaces, which also leads to higher gas production. In addition, it yields a 5% difference for the cumulative production for one yearbetween the Langmuir and BET models. With the consideration of geomechanics, the apparent permeability is decreased due to the compaction of nano-scale pores, which leads to a decrease in productivity. Due to the difference of compaction magnitude for each grid block, geomechanics creates additional heterogeneity for anano-pore network in a shale formation, which we should pay more attention to. A novel methodology is introduced to examine the crucial phenomena in a shale formation, which simultaneously takes into account the influence of flow regimes, gas adsorption/desorption and stresssensitivity. On top of that, the productivity of a multi-stage fractured horizontal well is quantified. We provide an effective way to quantify the above effects for the transient gas flow in shale formations.

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 enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,259 · 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

Citations6
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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