Simulated Annealing Algorithm-Based Inversion Model To Interpret Flow Rate Profiles and Fracture Parameters for Horizontal Wells in Unconventional Gas Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Summary With the increasing application of distributed temperature sensing (DTS) in downhole monitoring for multifractured horizontal wells (MFHWs), well performance interpretation by inversing DTS data has become a popular topic around the world. However, because of the lack of efficient inversion models, great challenges still exist in interpreting flow rate profiles and fracture parameters for MFHWs in unconventional gas reservoirs from DTS data. In this paper, a robust inversion system is developed to interpret flow rate profiles and fracture parameters for MFHWs in unconventional gas reservoirs by inversion of DTS data. A temperature prediction model serves as a forward model to simulate the temperature behaviors of MFHWs. A new inversion model based on a simulated annealing (SA) algorithm is proposed to find inversion solutions to flow rate profiles and fracture parameters. The simulated results of temperature behaviors indicate that the temperature profile of each MFHW is irregularly serrated, and the temperature drop in each serration is positively correlated with the inflow rate and fracture half-length. These results provide an excellent method to identify and locate effective hydraulic fractures for field MFHWs. Because of the far more significant influence of fracture half-length than conductivity on a temperature profile, fracture half-length was chosen as the inversion target parameter when performing the inversion of DTS data for MFHWs. Then a synthetic inversion task was accomplished using the SA algorithm-based inversion system, and it took only 110 iterations to reach the target inversion accuracy (10−6 level). Real-time inversion error distributions indicate that this novel inversion system shows great advantages in computational efficiency. Finally, a field application in a shale gas reservoir is presented to validate the reliability of the new inversion model. Based on accurate identification of effective fractures from DTS profiles, satisfactory inversion solutions (the maximum temperature deviation of less than 0.03 K) are obtained. The absolute error of the inversed gas production rate is less than 4 m3/d. The SA algorithm-based inversion system proves reliable to interpret flow rate profiles and fracture parameters, which is a great help to postfracturing evaluation and productivity improvement for MFHWs in unconventional gas reservoirs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».