Determination of Performance of Multiple-Fracture Horizontal Well by Incorporating Fracture-Fluid Leakoff
Notice bibliographique
Résumé
Summary Multiple-fracture-horizontal-well (MFHW) technology plays a crucial role in production from less economically attractive reservoirs, through enhancing the well productivity. The formation around the fracture might be damaged considerably during fracturing processes because of the fracture-fluid leakoff into the reservoir. Different attempts have been made to achieve an optimal design for MFHWs; however, the effect of fracture-fluid leakoff has been neglected in most of these research investigations, leading to unrealistic and inaccurate results. This study aims to fill this knowledge gap. A new mathematical approach is introduced to evaluate the effect of the fracture-fluid-leakoff phenomenon on the fracture characteristics during hydraulic fracturing. The unified-fracture-design (UFD) concept is used in this research work to optimize the productivity of MFHWs where the direct boundary-element method (DBEM) is applied. The distributed-volumetric-sources (DVS) method, which offers a semianalytical response of a reservoir to closed outer boundaries with respect to a source, is also extended, and the results obtained from these two different techniques are compared. Then, the proposed methodology is applied to a synthetic case study to evaluate the influence of fracture-fluid leakoff on the productivity index (PI) and to obtain the fracture dimensions that result in the optimal productivity. It is concluded that leakoff leads to influx-pattern variation. Also, it is found that the optimal fracture for the leakoff case is shorter and wider at a constant proppant number, in contrast to the case without a leakoff event. This study proposes an accurate and reliable approach for productivity determination of MFHWs that can assist the petroleum industry to optimize hydraulic-fracturing operations.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».