A simulator for production prediction of multistage fractured horizontal well in shale gas reservoir considering complex fracture geometry
Notice bibliographique
Résumé
Shale gas is becoming an increasingly supplementary energy source because of its clean-burning and abundance. Economic gas production in shale requires the techniques of horizontal drilling and multistage hydraulic fracturing to create complex fracture network (CFN). How to accurately describe the characteristics of geometry and flow mechanisms of the CFN and select the most efficient approach for modeling are challenging. In this paper, a production forecasting model for multistage fractured horizontal well (MFHW) with CFN in shale is proposed based on the multiple interacting continua (MINC) theory (organic/inorganic matrix, natural fractures system) and lower-dimensional discrete fracture network (DFN) model (hydraulic fractures system). The model is designed to describe the unconventional flow mechanisms in shale system, such as fractal porous media and non-Darcy multiscale flow in ultra-tight matrix, ad-desorption on organic materials’ surface, rock un-consolidation within natural fractures , high-velocity turbulent flow near well range, and multiphase behaviors. We also propose a novel hybrid control volume finite element (CVFE) and finite-difference (FD) simulation method to obtain the numerical results of the model based on the unstructured 3D tri-prisms. The accuracy of the simulator is successfully validated and sensitivity analysis of some key factors (e.g.: fractal model permeability, Langmuir volume , heterogeneities of reservoir and fractures, well platform) are conducted to evaluate the impacts on production performance. Combing with the micro-seismic monitoring (MSM) data and engineering analyses, the DFN model is applied in Longmaxi shale formation to obtain the history matching with the field data and predict the production.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».