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Enregistrement W3026878428 · doi:10.2118/201201-pa

Numerical Analysis of the Effects of Apparent-Permeability Modeling and Secondary-Fracture Distribution for Hydraulic-Fractured Shale-Gas Production Analysis

2020· article· en· W3026878428 sur OpenAlexaff
Chuanyao Zhong, Juliana Y. Leung

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermeability (electromagnetism)Knudsen diffusionDarcy's lawPetroleum engineeringMechanicsGeologyCapillary pressureOil shaleFluid dynamicsPetrophysicsReservoir simulationPorosityRelative permeabilityTight gasGeotechnical engineeringHydraulic fracturingPorous mediumChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Complex flow mechanisms, such as Knudsen diffusion, are encountered in the shale matrix because of the presence of nanopores. Numerous apparent-permeability models have been proposed to capture the ensuing non-Darcy flow behavior. However, these models are not readily available in most commercial reservoir simulators, and ignoring these mechanisms can potentially underestimate the overall matrix conductivity. This work implements an explicit coupling strategy for integrating a pressure-dependent apparent-permeability model in reservoir simulation. The numerical models are subsequently used to study the effects of apparent-permeability modeling and natural-fracture distribution on gas production and water loss during flowback. The effects of multiphase-flow functions on fluid retention are also assessed. A set of 3D reservoir models are constructed using field data obtained from the Horn River shale-gas reservoir. First, stochastic 3D discrete-fracture-network (DFN) models are scaled up into equivalent continuum dual-porosity/dual-permeability models. An apparent-permeability (Kapp) model accounting for contributions of slip flow, Knudsen diffusion, and surface pore roughness is applied at each gridblock. A novel coupling scheme is formulated to facilitate the updating of Kapp after a certain specified time interval, capturing the pressure dependency of the Kapp. The sensitivity of the updating frequency is analyzed. The results reveal that incorporating these additional flow mechanisms by means of the apparent-permeability formulation could potentially increase the overall gas-production prediction by up to 11%, depending on the average pore radius, reservoir pressure, and several other matrix or fluid properties. The implications of Kapp modeling in water-loss mechanisms are further examined through a set of sensitivity analyses, where the effects of multiphase-flow functions and DFN distributions are systematically investigated. The following interesting findings are observed: Ignoring Kapp modeling could overestimate water recovery. Fracturing-fluid propagation and long-term water recovery are strongly affected by the secondary-fracture intensity; increase in secondary-fracture intensity would enhance water loss during flowback. Gas production is highly affected by the amount of water in the near-well region. In a gas/water system, compressibility of the in-situ fluids renders the effects of countercurrent imbibition and water retention to be more complex from those observed in similar water/oil systems. This work offers a novel, yet practical, scheme for representing the pressure-dependent matrix apparent permeability in the flow simulation of shale reservoirs. The proposed method captures the non-Darcy flow behavior caused by the complex transport mechanisms occurring in nanosized pores. Most importantly, this coupling procedure can be implemented in existing commercial reservoir-simulation packages. The results have revealed a few interesting insights regarding the potential implications in fracturing design and estimation of stimulated reservoir volume.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,408
Score d'incertitude au seuil0,820

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,237 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations3
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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