A Semi-Analytical Model for Predicting Horizontal Well Performances in Fractured Gas Reservoirs With Bottom-Water and Different Fracture Intensities
Notice bibliographique
Résumé
Numerical simulation and prediction studies on horizontal well performances in gas reservoir are foundation for optimizing horizontal well completion process. To gain more understanding on this theory, a steady-state reservoir model coupling with wellbore is developed in the fractured gas reservoirs with bottom-water and different fracture intensities to predict the horizontal well performances. Based on the equivalent flow assumption, the fractured porous medium is transformed into anisotropic porous medium so that the gas reservoir flow model can be developed as a new model that incorporates formation permeability heterogeneity, reservoir anisotropy, and gas reservoir damage. The wellbore flow model which considers pressure drops in the tubing is applied. We compare this paper model solutions for inflow profile along the well to the numerical solutions obtained from a commercial simulator (ECLIPSE 2011), and the result shows a very good agreement. Moreover, sensitive analysis, in terms of various linear densities of fractures, matrix permeability, fracture width, and wellbore pressure drop, is implemented. The results show that the new model developed in this study can obtain a more practical representation to simulate the horizontal wells performance in fractured gas reservoir with different fracture intensities and bottom-water, thus can be used to optimize the parameters in horizontal well completion of fractured gas reservoirs with different fracture intensities and bottom-water.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».