A New Tool for Multi-Cluster & Multi-Well Hydraulic Fracture Modeling
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Unconventional gas and tight oil reservoirs require cost-effective fracturing technologies to optimize cost versus productivity and ensure viable commercial development. Horizontal wells together with completion techniques to initiate transverse fractures have been the key to unlocking these vast resources. Variables in the completion design for fracture stimulation in a horizontal well include injection rate, fluid properties, solid loading, well spacing, cluster spacing, and the sequence and timing of pumping stages between wells in a multi-well pad. An optimized design is critical to improve hydrocarbon production and to reduce the cost. However in current practice, multi-cluster and multi-well design is primarily based on progressive experience and is typically of standardized design in a given area (e.g. the clusters and wells are evenly distributed). This is due in part by the limitations of existing hydraulic fracturing simulators, including: 1. An assumption of planar fractures; 2. Fracture interference within and among stages and adjacent wells is ignored; and 3. Numerical instability when modeling systems with large dimensionless toughness e.g. slick water injection into high-toughness rock. This paper describes an emerging non-planar 3D fracturing software package with the capability to simulate interference between hydraulic fractures propagating from multiple clusters and multiple wells. Thus, both simultaneous and sequential multiple fracture propagation can be modeled. Furthermore, numerical instability with large dimensionless toughness is solved and makes it possible to predict the fracture geometry equally well for slick water fluids. The case study in this paper shows how fracture interference and proppant distribution occurs within a stage as well as between well and stages. The simulated fracture patterns can be matched with field microseismic data and the simulated pressure trend is in agreement with field operational data. Using this approach, multi-cluster and multi-well designs can be optimized in a manner not previously possible.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découle