Hydraulic-fracture geometry characterization using low-frequency DAS signal
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Monitoring and diagnosing completion during hydraulic-fracturing operations provides insight into the fracture geometry, interwell frac hits, and connectivity. Conventional monitoring methods (microseismic, pressure gauges, tracers, etc.) can provide a range of information about the stimulated rock volume but may often be limited in detail or clouded by uncertainty. Utilization of distributed acoustic sensing (DAS) as a fracture monitoring tool is growing; however, most of the applications have been limited to acoustic frequency bands of the DAS recorded signal. In this paper, we demonstrate some examples of using the low-frequency band of DAS signal to constrain hydraulic-fracture geometry. DAS data were acquired in both offset horizontal and vertical monitor wells. In horizontal wells, DAS data record formation strain perturbation due to fracture propagation. Events like fracture opening and closing, stress shadow creation and relaxation, ball seat, and plug isolation can be clearly identified. In vertical wells, DAS response agrees well with colocated pressure and temperature gauges, and illuminates the vertical extent of hydraulic fractures. We show that DAS data in the low-frequency band is a powerful attribute to monitor small strain and temperature perturbation in or near the monitor wells. With different fibered monitor well design, we can measure the far-field fracture length, height, width, and density using crosswell DAS observations.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».