Estimating Reservoir Permeability and Fracture Surface Area Using the Flowback DFIT (DFIT-FBA)
Notice bibliographique
Résumé
Summary The main parameters of interest derived from a diagnostic fracture injection test (DFIT) are minimum in-situ stress, reservoir pressure, and permeability. The latter two can only be obtained uniquely from the transient reservoir responses, often requiring days to weeks of test time. The DFIT flowback analysis (DFIT-FBA) method, a sequence of pump-in/flowback (PIFB), is a fast alternative to the pump-in/falloff (conventional) DFIT for estimating minimum in-situ stress and reservoir pressure. Because the properties of the fracture are unknown, reservoir permeability cannot be estimated directly and therefore well productivity index (PI) has been reported in previous DFIT-FBA studies. The goal of the current study is to develop a methodology for estimating reservoir permeability and fracture properties from a DFIT-FBA test. In this study, a fully coupled hydraulic fracturing, reservoir, and wellbore simulator was used as a first step to identify critical mechanisms operating during the flowback period of a DFIT-FBA test. Subsequently, findings from the simulator were used to develop an analytical solution to estimate reservoir permeability, fracture surface area, open fracture stiffness, and contact pressure. The analytical model relies on a new rate-transient analysis (RTA) technique that accounts for the dynamic behavior of the fracture and changing leakoff rate during the before-closure period. The proposed approach was validated against a simulation case, and its practical application was demonstrated using a field example performed in a tight reservoir. The reservoir permeability and fracture surface area, derived from the analytical model at the contact point, agree within 2% of the simulation model input. The field example examined herein exhibited flow regimes similar to the simulation case, and fracture surface area, open fracture stiffness, contact pressure, minimum in-situ stress, reservoir pressure, and permeability were all obtained in a fraction of the time required by conventional DFITs.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».