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Enregistrement W2779159683 · doi:10.1144/petgeo2017-053

Analysing the limitations of the dual-porosity response during well tests in naturally fractured reservoirs

2018· article· en· W2779159683 sur OpenAlexfundno aff
D. Egya, S. Geiger, Patrick William Michael Corbett, Rafael March, Kevin Bisdom, Giovanni Bertotti, Francisco H.R. Bezerra

Notice bibliographique

RevuePetroleum Geoscience · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesPetroleum Technology Development FundPetrobrasEnergi Simulation
Mots-clésGeologyPorosityIgneous petrologyEnvironmental geologyEconomic geologyPetrologyDual (grammatical number)Regional geologyWell controlHydrogeologyTelmatologyMetamorphic petrologyPetroleum engineeringGeochemistryVolcanismGeotechnical engineeringEngineering geologySeismologyTectonicsMaterials scienceDrilling

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Geological reservoirs can be extensively fractured but the well-test signatures observed in the wells may not show a pressure transient response that is representative of naturally fractured reservoirs (NFRs): for example, one that indicates two distinct pore systems (i.e. the mobile fractures and immobile matrix). Yet, the production behaviour may still be influenced by these fractures. To improve the exploitation of hydrocarbons from NFRs, we therefore need to improve our understanding of fluid-flow behaviour in fractures. Multiple techniques are used to detect the presence and extent of fractures in a reservoir. Of particular interest to this work is the analysis of well-test data in order to interpret the flow behaviour in an NFR. An important concept for interpreting well-test data from an NFR is the theory of dual-porosity model. However, several studies pointed out that the dual-porosity model may not be appropriate for interpreting well tests from all fractured reservoirs. This paper therefore uses geological well-testing insights to explore the limitations of the characteristic flow behaviour inherent to the dual-porosity model in interpreting well-test data from Type II and III NFRs of Nelson's classification. To achieve this, we apply a geoengineering workflow with discrete fracture matrix (DFM) modelling techniques and unstructured-grid reservoir simulations to generate synthetic pressure transient data in both idealized fracture geometries and real fracture networks mapped in an outcrop of the Jandaira Formation. We also present key reservoir features that account for the classic V-shape pressure derivative response in NFRs. These include effects of fracture skin, a very tight matrix permeability and wells intersecting a minor, unconnected fracture close to a large fracture or fracture network. Our findings apply to both connected and disconnected fracture networks.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations32
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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