Microseismicity-derived fracture network characterization of unconventional reservoirs by topology
Notice bibliographique
Résumé
The advent of horizontal drilling technology, combined with multistaged hydraulic fracturing to create a complex fracture network within the relatively impermeable rock mass, has made natural gas production from tight reservoirs economically feasible. Understanding of the generated fracture network properties, such as its spatial distribution, extension, connection, and ability to percolate, plays a significant role in evaluation of the stimulation efficiency, optimizing analytical frac models, and ultimately enhancing completion programs. We have developed a unique approach to understand the influence of fractures on fluid flow and production from impermeable reservoirs and evaluate completion effectiveness. We characterize the microseismicity-derived discrete fracture network in a North American shale-gas reservoir using modified scanline and topology methods. Using concepts of node and branch classification and assessing the number of connections (fracture intersections), the network connectivity is established volumetrically. The zones of permeability enhancement are then identified using the connection per branch and line ([Formula: see text] and [Formula: see text]), tied to percolation thresholds of the fracture system. These zones consist of a primary zone with a high proportion of doubly connected fractures, a secondary zone populated with partially connected fractures, and a tertiary or unstimulated zone dominated by isolated fractures. These divisions are reflected in the deformation that is observed in the reservoir as measured through a cluster-based description of the microseismicity. The primary and secondary zones are considered spanning fracture clusters, and they take part in production, whereas the tertiary zone is recognized as nonspanning fractures, and though it may enhance the bulk permeability of the rock mass, it is unlikely to contribute to reservoir production.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».