Effect of Variation in Fractures Conductivity and Well Location on Pressure Transient Response from Fractured Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fractures often influence production behaviour in hydrocarbon reservoirs, yet the pressure transients observed in the wells may not show the conventional well-test signatures. In this case, the effect of fractures on production would be misinterperted or even completely missed. Fracture networks are commonly multi-scale and properties including aperture (or conductivity), length, connectivity and distribution vary greatly within a reservoir. The heterogeneous nature of fractured reservoirs make them very difficult to characterise and develop. In addition, the location of a producer within the fracture network also control flow rates and affect the pressure response; however, conventional well-test analysis assumes that the producer is located in symmetrical fracture networks. To improve our understanding of fracture flow behaviour from well-test data, and in order to better characterise the impact of fractures on reservoir performance, we investigate the effect of variations in fracture conductivity and location of the producer in the fracture network on the pressure transient responses. Naturally fractured reservoirs (NFR) with well-connected fracture networks are traditionally simulated using the Dual-Porosity (DP) model. However, several studies have shown that the classic DP response (V-shape) corresponding to the DP model is an exceptional behaviour applicable only to certain reservoir geology and does not apply to all NFR. To overcome the limitations of the characteristic flow behaviour inherent to this model, we employ Discrete Fracture Matrix (DFM) modelling technique and an unstructured-grid reservoir simulator to generate synthetic pressure transients in all fracture networks that we analysed. Our rigorous and systematic geoengineering workflow enables us to correlate the pressure transients to the known geological features of the simulated reservoir model. We observed that depending on the location of the producer in the fracture network and the properties of the fractures that the producer intercepts, the synthetic pressure transients vary significantly. We therefore use these insights to quantify the impact of variation in fracture conductivity and producer location on fracture flow behaviour and systematically present interpretations to these behaviours. Our findings enable us to interpret some unconventional features of intersecting fractures with variable conductivity. We observed that the behaviour of two intersecting fractures where the well asymmetrically intercepts a finite-conductivity fracture can be similar to that of a well intercepting a fracture in a connected fracture network with uniform fracture conductivity. Furthermore, a well intercepting a finite-conductivity fracture in NFR with both finite- and infinite-conductivity fractures would yield a dual-porosity response that may otherwise be absent if the fracture network is assumed to have uniform conductivity.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».