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Enregistrement W2943868032 · doi:10.1029/2018wr024029

Harmonic Pulse Testing for Well Monitoring: Application to a Fractured Geothermal Reservoir

2019· article· en· W2943868032 sur OpenAlexaff
Eloisa Salina Borello, Peter A. Fokker, Dario Viberti, Francesca Verga, Hannes Hofmann, Peter Meier, Ki‐Bok Min, Kern Shin Yoon, Günter Zimmermann

Notice bibliographique

RevueWater Resources Research · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesH2020 LEIT Information and Communication TechnologiesInternationale Stichting Alzheimer Onderzoek
Mots-clésInjection wellGeothermal gradientTime domainFrequency domainSIGNAL (programming language)Petroleum engineeringWirelineGeologyEnvironmental scienceComputer scienceGeophysicsTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Harmonic Pulse Testing (HPT) has been developed as a type of well testing applicable during ongoing field operations because a pulsed signal is superimposed on background pressure trend. Its purpose is to determine well and formation parameters such as wellbore storage, skin, permeability, and boundaries within the investigated volume. Compared to conventional well testing, HPT requires more time to investigate the same reservoir volume. The advantage is that it does not require the interruption of well and reservoir injection/production before and/or during the test because it allows the extraction of an interpretable periodic signal from measured pressure potentially affected by interference. This makes it an ideal monitoring tool. Interpretation is streamlined through diagnostic plots mimicking conventional well test interpretation methods. To this end, analytical solutions in the frequency domain are available. The methodology was applied to monitor stimulation operations performed at an Enhanced Geothermal System site in Pohang, Korea. The activities were divided into two steps: first, a preliminary sequence of tests, injection/fall‐off, and two HPTs, characterized by low injection rates and dedicated to estimate permeability prior to stimulation operations, and then stimulation sequence characterized by a higher injection rate. During the stimulation operations other HPT were performed to monitor formation properties behavior. The interpretation of HPT data through the derivative approach implemented in the frequency domain provided reliable results in agreement with the injection test. Moreover, it provided an estimation of hydraulic properties without cessation of stimulation operations, thus confirming the effectiveness of HPT application for monitoring purposes.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,570
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,002

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,267 · 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

Citations22
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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