Dynamic Fracture Volume Estimation using Flowback Data Analysis and its Correlation to Completion-Design Parameters
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydraulic fracturing combined with horizontal drilling is the key to unlocking vast unconventional reservoirs. However, understanding the relationship between fracturing/completion-design parameters and the process efficiency remains challenging. The objectives of this paper are 1) to estimate initial fracture volume and its variations during the production by using flowback data and 2) to investigate the existence of correlations between completion-design parameters and induced fracture volume process optimization. We analyze flowback data and completion-design parameters of 16 shale-gas completed in the Eagle Ford Formation. First, we estimate ultimate water recovery and initial fracture volume by using harmonic-decline model, and fracture volume loss during flowback by using a new iterative approach that accounts for fracture-porosity changes with time. Then, we conduct a multivariate analysis to develop empirical correlations of completions-design parameters with initial fracture volume and fracture characteristic-closure rate (FCR). The results show that harmonic-decline model could be used to estimate initial fracture volume with an average absolute percentage error (AAPE) of 7%. The correlations developed between initial fracture volume and completion-design parameters show that the proppant concentration has the most significant effect on fracture volume, followed by gross perforated interval (GPI) and shut-in time, respectively. Total vertical depth (TVD) and fluid injection rate have insignificant effects. The results indicate that increasing choke size during early flowback leads to a relatively-sharp decrease in fracture volume, while changing choke size during late flowback has negligible effects. The proposed correlation between FCR and completion-design parameters demonstrates the significant effect of proppant concentration on fracture closure during flowback, while GPI and TVD have negligible effects.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 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 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 ».