Fault Identification for the Purposes of Evaluating the Risk of Induced Seismicity: A Novel Application of the Flowback DFIT (DFIT-FBA)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The existence of faults, pre-existing hydraulic fractures, and depleted areas can have negative impacts on the development of unconventional reservoirs using multi-fractured horizontal wells (MFHWs). For example, the triggering of fault slippage through hydraulic fracturing can create the environmental hazard known as induced seismicity (earthquakes caused by hydraulic fracturing). A premium has therefore been placed on the development of technologies that can be used to identify the locations of fault systems (particularly if they are subseismic), as well as pre-existing hydraulic fractures and depleted areas that can similarly negatively impact reservoir exploitation. The objective of this study is to develop a diagnostic tool to identify these conditions using DFIT-FBA. DFIT-FBA is a modified diagnostic fracture injection test (DFIT) whereby a sequence of injection and flowback steps are performed to estimate minimum in-situ stress, fracture surface area, reservoir pressure, and permeability in shale and tight reservoirs. The time- and cost-efficiency of the DFIT-FBA method provides an opportunity to conduct multiple field tests at a single point, or along the lateral section of a horizontal well, without significantly delaying the completion program. The proposed diagnostic tool uses an analytical model which considers critical processes and mechanisms occurring during a DFIT-FBA test, including wellbore storage, leakoff rate, and fracture stiffness development. The results of analytical modeling demonstrate that faults, pre-existing hydraulic fractures, and depleted areas of the reservoir can be identified either by implementing multiple cycles of the DFIT-FBA test at a single point, or by applying multiple DFIT-FBA tests at different points along the lateral section of a horizontal well or at different wells. The analytical model is first verified using a fully-coupled hydraulic fracture, reservoir, and wellbore simulator, and flowing pressure responses in the presence of different reservoir heterogeneities are then illustrated. Practical application of the proposed method is demonstrated using DFIT-FBA field examples performed in a tight reservoir. Analysis of the field examples results in the conclusion that a fault occurs near the toe of the horizontal lateral. This finding was confirmed by other field information and provides the opportunity to modify the main-stage hydraulic fracturing design to avoid induced seismicity events. This study proposes a novel, fast, and low-cost approach for identifying faults, pre-existing hydraulic fractures, and depleted areas using the DFIT-FBA test. The recommended approach can help engineers to characterize the reservoir quality along a horizontal well, as well as identify features/conditions that could negatively influence reservoir development, such as faults (and the possibility of creating induced seismicity), pre-existing hydraulic fractures, and reservoir depletion.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».