A Newly Developed Approach to Evaluate Rock Brittleness and Fracability for Hydraulic Fracturing Optimization in Shale Gas
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To economically develop the unconventional reservoirs, it is essential to understand the petrophysical and reservoir property variations throughout the entire field in helping to identify sweet spot areas and guide both completion and hydraulic fracturing design. The brittle shales are more likely to be naturally fractured responding well to hydraulic fracturing. Ductile shales, on the contrary, are more plastic, absorb energy, and are not considered good producers. In such shales, the formation tends to heal any natural or induced fractures. Thus, formation sections with high brittleness are considered good candidates for hydraulic fracturing. However, many researchers argue that this viewpoint is not reasonable, because rock brittleness is not an indicator of rock strength and the current brittleness indices are based on elastic modulus or mineralogy. Brittle rock just has shorter plastic deformation, and it is not certain that it is easier to fracture brittle rock than ductile rock since brittle formation may have greater strength than ductile formation. So, rock fracability term is introduced to correct the shortcoming of rock brittleness. Fracability is defined as the rock failure under the ultimate rock strength in either brittle or ductile formation. The higher the fracability of the formation, the smaller formation strength. Therefore, the good hydraulic fracture candidate is the formation that does not only have high brittleness but also high fracability thus, less energy is required to induce fracture. A fracability model integrating the rock elastic properties, fracture toughness and confining pressure is presented in this paper. Geomechanical rock properties derived from analysis of full-wave sonic logs and core samples were combined to develop sophisticated models to verify the principle of brittleness and fracability indices and to screen hydraulic fracturing candidate intervals.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».