Quantifying Reservoir Permeability in Shale Reservoirs Using After-Closure Analysis of DFIT by Considering Natural Fractures, Fissures, and Microfractures: Field Application
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Natural fractures, fissures, and microfractures are well-known contributors to production performance of shale reservoirs. Complex fracture geometries can be generated by either small-scale fracturing, DFIT, or large volume fracture stimulation, because the activation of pre-existing natural fractures, fissures, and microfractures plays a significant role on generation of induced hydraulic fractures. Therefore, much more attention should be paid to the model development of DFIT complexity. In previous work, Chen et al. (2017a) built a complex fracture-network model for after-closure analysis of DIFT by considering natural fractures. Based on that, this paper introduces a generalized model with random fracture geometry caused by natural fractures, fissures, and microfractures. First, the model flexibility is demonstrated by different complex fracture cases, namely opening-fissure fracture network, tree-like fracture network, radial multiple fracture network, and mutually orthogonal fracture network. It is found that the pressure derivative reaches constant level, no matter what the fracture geometry is. Furthermore, the reservoir permeability of field examples from actual DFIT tests in Marcellus shale reservoir is quantified using the log-log diagnostic plots based on the model solutions. Finally, the Nolte G-function is applied to verify the estimated results. We find that the results from the two methods are consistent. This work primarily focuses on quantifying the reservoir permeability, while in the future more efforts will be made to identify the fracture properties using the proposed model.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».