Numerical Investigation of Hydraulic Fracture Propagation in Naturally Fractured Reservoirs Based on Lattice Spring Model
Notice bibliographique
Résumé
Hydraulic fracturing has been extensively employed for permeability enhancement in low-permeability reservoirs. The geometry of the hydraulic fracture network (HFN) may have implications for the optimization of hydraulic fracturing operations. Various parameters, including the in situ stress, treatment parameters (injection rate and fluid viscosity), and orientation of natural fractures (NFs), can significantly affect the interactions between hydraulic fracture (HF) and NFs and the final HFN. In this study, a lattice-spring code was employed to determine the impact of various parameters on the geometry of the HFN. The modelling results indicated that with a large stress difference, the global orientation of the fracture propagation was restricted to the direction of maximum principal stress, and the number of fracture branches was reduced. The geometry of the HFN changed from circular to elliptical. In contrast, with an increase in the fluid viscosity/injection rate, the evolution of the geometry of the HFN exhibited the opposite trend. The global orientation of HF propagation tended to remain parallel to the direction of maximum principal stress, regardless of the branching and tortuosity of the fracture. The variations in the ratio of tensile fracture (HF) to shear fracture (shear slip on NF) can be significant, depending on the stress state, treatment parameters, and preexisting NF network, which determine the dominant stimulation mechanism. This study provides insight into the HF propagation in naturally fractured reservoirs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».