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Enregistrement W2939391423 · doi:10.2118/195483-ms

Advanced Modeling of Horizontal Well Performance Under Different Re-fracturing Designs in Tight Oil Reservoir

2019· article· en· W2939391423 sur OpenAlexaff
Zhengdong Lei, Xinping Yang, Xiaoshan Li, Die Hu, Yu‐Shu Wu, Peng Yan

Notice bibliographique

RevueSPE Europec featured at 81st EAGE Conference and Exhibition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Science and Technology Major ProjectMinistry of Science and Technology of the People's Republic of China
Mots-clésHydraulic fracturingPetroleum engineeringFracture (geology)GeologyWorkflowEnhanced oil recoveryTight gasStress fieldGeomechanicsStress (linguistics)Oil fieldWork (physics)Multidisciplinary approachGeotechnical engineeringComputer scienceEngineeringStructural engineeringMechanical engineeringFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Re-fracturing of a horizontal well is a method to restore the productivity of the well in unconventional reservoirs after the expected production decline. Consequently, a re-fracturing approach may be necessary to improve/enhance production and ultimate recovery. However, there are many challenges for optimizing re-fracturing treatment design, due to lack accurate quantification of depletion-induced pressure and local stress change around fractures. The workflow presented can be applied to study and optimize a re-fracturing job to prevent potentially catastrophic fracture hits during re-fracturing operations. In this paper, an integrated re-fracturing workflow was created and applied to determine the optimum re-fracturing strategy for multi-wells pad. This comprehensive workflow represents a multidisciplinary approach that integrates complex hydraulic fracture models, geomechanical models, and multi-well production simulation. The approach is able to couple simulated 3D reservoir pressure with a geomechanical model to quantify depletion-induced stress and pressure field change. Then, the altered stress field is utilized as the input for modeling the new fracture system created by the re-fracturing treatment. Two field cases from a tight oil reservoir are evaluated by comparing the model prediction to the pressure response. The model prediction agrees well with the observed pressure response and surface tiltmeter observations. The synthetic cases of interference between wells due to stresses and fracture design (number, placement and timing) are investigated in this work. A systematic sensitivity study is performed on the effects of re-fracturing time, fracturing spacing. It is shown that quantification of stress field changes during reservoir depletion provides new insights for the design and evaluation of re-fracturing treatments to enhance field development. There is a critical time in the life of the well that protection refrac could help pressurizing the formation directly by increasing pore pressure through fluid injection and indirectly by mechanical dilation of existing fractures. The dynamic changes of stress field can guide the optimization of re-fracturing mode and zipper fracturing to reduce stress shadow effect. The dynamic change of the pressure field optimizes the fracturing fluid volume, which can increases the volume of the fracture transformation and supply formation energy. The paper presents aN approach in calculating stress changes and dynamic fracture propagation into depleted region over time. Results obtained by this study give better understanding about propagation of new fractures as well as old fractures in re-fracturing process.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,193 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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