Examining Hydraulic Fracture Characteristics Based on Induced Microseismicity: A Barnett Shale Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Microseismicity can be triggered by various dynamic processes related to a hydraulic fracturing treatment. These processes alter the in-situ stress field inside and around the stimulated reservoir volume, due to both creation of new fractures and fluid leakoff into the surrounding rock matrix. The analysis of spatiotemporal dynamics of fluid-induced seismicity can reveal important characteristics of the hydraulic fracturing process. With the knowledge of treatment data, it can be used in conjunction with the reservoir geomechanical theories in hydraulic fracture growth to investigate the fracture geometry and fluid-rock interactions. By applying these theories to a real microseismic dataset, two types of triggering front expansion patterns are evident. With the presence of a dominant hydraulic fracture, the radius of the triggering front expands linearly with time. Moreover, the microseismic event cloud forms a planar shape with low opening angles (failed by shear), indicating fracture slippages around the major hydraulic fracture. On the other hand, in the case of a complex fracture network with the absence of any major hyfraulic fracture, the triggering front grows non-linearly with time. This scenario can be treated as equivalent to a diffusion model and the microseismic events exhibit a higher fracture of tensile components (either opening or closing) and an equidimensional event cloud. In this study, two stages were analyzed and the derived fracture widths and fluid-loss coeffcients fall into a realistic range of general observations in the context of these two theories.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».