Investigation of Non-Ideal Diagnostic Fracture Injection Tests Behavior in Unconventional Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Diagnostic fracture injection test (DFIT) has become a valuable tool to quantify reservoir properties and hydraulic fracture characteristics. The pressure decline response of DFIT test reflects the process of fracture closure and the flow capacity of the reservoir. Previous literature provided simplifying assumptions to analysis the DFIT. However, operating companies often face challenges in the DFIT data interpretation due to several complex factors that result in non-ideal DFIT behavior and inconsistent results that lead to significant incorrect estimation of reservoir properties and fracturing parameters, including interaction with natural fractures, heterogeneous rock properties, variable storage, etc. The objective of this paper is to investigate the non-ideal DFIT behavior and factors that affect DFIT data and interpretations. The paper explained the flow regimes observed before closure and after closure during DFIT under complex reservoir conditions of natural fracture activation and fracture tip extension for reliable estimation of reservoir properties and fracture characteristic from actual field DFIT data. The overall fall-off period is analyzed using pressure transient analysis diagnostic plots and leak-off modeling. The transient pressure during the fall-off period is highly affected by the residual leak-off and continuing after flow that could disturb formation flow regimes during the test, affecting the ability to get correct pore pressure or formation permeability. The paper explains the various mechanisms affecting the pressure transient behavior during DFIT and adapts the wellbore and leak-off process to be able to observe reservoir response and get more realistic fracture characteristics and reservoir properties.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».