Field experience and numerical investigations of minifrac tests with flowback in low-permeability formations
Notice bibliographique
Résumé
In this study, flowback-assisted minifrac tests were conducted in low-permeability shale and salt formations to measure the in situ stress. An injection/flowback testing protocol was implemented in each test to achieve accuracy and efficiency. Accurate and efficient injection/flowback testing is very important, given the impermeable nature of these formations and the need to complete each test as quickly as possible. Each flowback cycle yields a distinct and repeatable fracture closure signature, simplifying the interpretation of the fracture closure pressure. The objective of this paper is to share our field experience and to present a numerical analysis of the flowback test pressure responses, fracture closure behaviors, and fracture closure diagnostic methods. Examples from open-hole and cased-hole minifrac tests are used to demonstrate site operation procedures. Then, two numerical models are presented for simulating the fracture closure behavior during a flowback test. Field evidence is provided to demonstrate that the fracture closure pressures from the flowback tests are identical to those from tests without flowback. The fracture closure diagnostic methods for flowback tests are discussed, and it is found that the G-function diagnostic method yields a distinct fracture closure signal during the flowback tests. This study is intended to provide additional insights regarding flowback tests by sharing our successes, experience, and knowledge, thereby benefiting the industry.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».