Geomechanical Principles Of Hydraulic Fracturing Method In Unconventional Gas Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Unconventional gas production from shale formation is not new to oil and gas experts worldwide. But our research work was built around hydraulic fracturing technique with focus on the Perkins Kern-Nordgren (PKN) 1972 hydraulic fracturing model(s). It is a very robust and flexible model that can be used on two major shale reservoirs (with the assumption of a fixed height and fracture fluid pressure). The essence was to compare detailed geo-mechanical parameters extracted from wire-line logs with Perkin-C model to select the right well as candidate for simulation. It aided in the prediction production of shale gas from tight shale formations. These also helped in reviewing safe and economical ways of obtaining clean energy sources. Based on similarities in well and formation properties our research team subjected IDJE-2 well (located in the Agbada shale Formation of Niger Delta, Nigeria) to various conditions, equations and assumptions proposed by the study model while also validating our results with the PENOBSCOT L-30 well, located in Canada (with existing profound results from stimulations). The PENOBSCOT L-30 well (Case 1) and IDJE-2 well (Case 2) were both subjected to same conditions, equations and assumptions as applicable to the study model to enable us compare and evaluate stimulation performances. But both cases tend to react differently. However the fluid behavior at constant injection time increases at about 99.64%. Whereas, the maximum width at wellbore shows that a constant increase of fracture width will yield an increase in propant permeability, tensile strength and Poisson’s ratio for Case 1 & 2. Our research results show how rock properties can affect fracture geometry and expected production rates from stimulated shale reservoir formations.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».