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Enregistrement W2973447544 · doi:10.2118/195994-ms

Determination of ISIP of Non-Ideal Behavior During Diagnostic Fracture Injection Tests

2019· article· en· W2973447544 sur OpenAlexaff
Mohamed Ibrahim, Ahmed Farid Ibrahim, Mazher Ibrahim, Chester Pieprzica, Erdal Özkan

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensApache (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPressure dropMechanicsFracture (geology)Hydraulic fracturingWell stimulationIdeal (ethics)Pressure gradientGeologyMaterials sciencePetroleum engineeringGeotechnical engineeringPhysicsReservoir engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The instantaneous shut-in pressure (ISIP) serves as an indication of the excess pressure in the hydraulic fracture due to the effect of fluid viscosity and pressure required to break the formation at the fracture tip. The ISIP value will be close to or at the fracture propagation pressure and will be greater than the fracture pressure. The ISIP is often estimated to be the pressure after the pumps are shut down, and the beginning of a pressure decline. Many approaches have been developed to estimate the ISIP from the falloff data. The development of these approaches is attributed to the persistent trials due to the difficulty of quantifying the ISIP value accurately. Giving bottomhole pressures, ISIP can be estimated by subtracting the friction pressure drop from bottomhole pressure. This approach tends to overestimate the value of ISIP as it doesn't account for friction near the wellbore or through the perforations. Another common approach to estimate ISIP is by drawing a straight line on the early falloff portion of the Diagnostic Fracture Injection Tests (DFIT). Previous studies show that the choice of ISIP affects the net pressure calculations, but not the slope of the derivative curves and the flow regime identification. This paper presents field cases where the values of ISIP affects the interpretation of the reservoir characteristics. Thus, the determination of accurate ISIP is very crucial. This paper reviews the previously proposed approaches for determining the ISIP and provide a state of the art simple method to determine ISIP from non-ideal falloff data. The ISIP determined from the proposed method is verified by examination of the semi-log derivative plot, and the interpreted reservoir characteristics were found to be consistent with both field and lab observations. The method was validated using field DFITs falloff data from high-pressure dependent leakoff formations as well as formations that yield normal leakoff pressure dependent. The novelty of the proposed method is in the simplicity of determination of ISIP and the consistency with the field observations. A number of field examples from the Barnett shale are illustrated using mechanisms previously proposed in the literature as well as the method presented in this paper. The later provided consistent ISIP values after multiple iterations. Subsequently, the reservoir characteristics and calculated parameters were uniform within the same pad of wells.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,234 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations6
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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