Calculating Equivalent Fracture Network Permeability of Multi-Layer-Complex Naturally Fractured Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Modeling naturally fractured reservoirs (NFRs) requires an accurate representation of fracture network permeability. Conventionally, logs, cores, seismic, and pressure transient tests are used as data base for this. Our previous attempts showed that a strong correlation exits between the fractal parameters of 2-D fracture networks and their permeability (Jafari and Babadagli, 2008, 2009a). We also showed that 1-D well (cores-logs) and 3-D reservoir data (well test) may not be sufficient in fracture network permeability (FNP) mapping and 2-D (outcrop) characteristics are needed (Jafari and Babadagli, 2009b). This paper is an extension of these studies where only 2-D (single layer, uniform fracture characteristics in z-direction) representations were used.In this paper, we considered a more complex and realistic 3-D network system. 2-D random fractures with known fractal and statistical characteristics were distributed in the x-, and y-directions. Variation of fracture network characteristics in the z-direction was presented by a multi layer system representing three different facieses with different fracture properties. Wells were placed in different locations of the model to collect 1-D fracture density and pressure transient data. In addition, five different fractal and statistical properties of the network of each layer were measured.The equivalent fracture network permeability (FNP) was calculated using a commercial software package as the base case. Using available 1-D, 2-D, and 3-D data, multivariable regression analyses were performed to obtain equivalent FNP correlations for many different fracture network realizations. The derived equations were validated against a new set of synthetic fracture networks and conditions at which 1-D, 2-D and 3-D are sufficient to map fracture network permeability were determined. The importance of the inclusion of each data type i.e. 1-D, 2-D and 3-D, in the correlations was discussed.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».