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Enregistrement W4288755958 · doi:10.1142/s0218348x2250133x

CHARACTERIZATION OF FRACTAL-LIKE FRACTURE NETWORK USING TRACER FLOWBACK TESTS FOR A MULTIFRACTURED HORIZONTAL WELL IN A TIGHT FORMATION

2022· article· en· W4288755958 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueFractals · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMitacs
Mots-clésFracture (geology)TRACERTight gasFractalDiscretizationComplex fractureMatrix (chemical analysis)Hydraulic fracturingGeologyAdvectionMechanicsGeometryComputer scienceMathematicsPetroleum engineeringMaterials scienceGeotechnical engineeringMathematical analysisPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Horizontal drilling in combination with hydraulic fracturing has been successfully used to efficiently and effectively exploit tight oil/ gas reservoirs where a multibranched fracture network may be generated near a horizontal well which has been confirmed with microseismic events (MSE). Due to their inherent constraints, limited attempts have been made to characterize such complex fracture networks at an individual fracturing stage using tracer flowback tests. In this work, numerical models have been developed, validated, and applied to describe the tracer flowback behavior and characterize the complex fractal-like discrete fracture networks in a tight formation. To be specific, the embedded discrete fracture model (EDFM) is employed to accurately capture the fracture geometry by first discretizing the fractures into various segments and then incorporating such discretized fractures into the matrix. The perpendicular bisector (PEBI) grids are then generated to flexibly conform to the fractures and reduce the grid orientation effects. Subsequently, a reservoir with complex fracture networks is discretized into two separate domains (i.e. matrix and fracture), while nonneighboring connections (NNCs) which can provide fluid communications between the two domains are applied to couple the matrix and embedded fractures. Furthermore, the tracer flowback profiles, which can reveal the complexity of fractal-like discrete fracture networks, are quantified by considering tracer advection, dispersion, and adsorption. Sensitivity analysis has been conducted to examine the effects of iteration number, branch number, deviation angle, scale factor, and the ratio of permeabilities of two cluster fractures on the tracer flowback concentration curves. It is found that the iteration number will greatly affect the tracer flowback concentration, while the deviation angle imposes a minor effect on tracer flowback behavior. An increase in both the branch number and scale factor will decrease the tracer flowback concentration. Two concentration peaks will appear when the permeabilities of the two cluster fractures are different. The larger the difference between the permeabilities of the two cluster fractures is, the greater the difference in the peak arrival time and the peak amplitude will be. In addition, the newly proposed model was verified and then applied to a field case to characterize the complex fractal-like fracture networks, which are confirmed with the microseismic events.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,010
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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