Predicting the azimuth of natural fractures and in situ horizontal stress: A case study from the Sichuan Basin, China
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The azimuth of fractures and in situ horizontal stress are important factors in planning horizontal wells and hydraulic fracturing for unconventional resource plays. The azimuth of natural fractures can be directly obtained by analyzing image logs. The azimuth of the maximum horizontal stress σH can be predicted by analyzing the induced fractures on image logs. The clustering of microseismic events also can be used to predict the azimuth of in situ maximum horizontal stress. However, the azimuth of natural fractures and the in situ maximum horizontal stress obtained from image logs and microseismic events are limited to the wellbore locations. Wide-azimuth seismic data provide an alternative way to predict the azimuth of natural fractures and maximum in situ horizontal stress if the seismic attributes are properly calibrated with interpretations from well logs and microseismic data. To predict the azimuth of natural fractures and in situ maximum horizontal stress, we have focused our analysis on correlating the seismic attributes computed from pre- and poststack seismic data with the interpreted azimuth obtained from image logs and microseismic data. The application indicates that the strike of the most-positive principal curvature k1 can be used as an indicator for the azimuth of natural fractures within our study area. The azimuthal anisotropy of the dominant frequency component of offset vector title seismic data can be used to predict the azimuth of maximum in situ horizontal stress within our study area that is located in the southern region of the Sichuan Basin, China. The predicted azimuths provide important information for the subsequent well planning and hydraulic fracturing.
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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 ».