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Enregistrement W4311050704 · doi:10.3390/en15239094

Diagnostic Fracture Injection Tests Analysis and Numerical Simulation in Montney Shale Formation

2022· article· en· W4311050704 sur OpenAlexaboutno aff
Lulu Liao, Gensheng Li, Liang Yu, Yijin Zeng

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringGeologyOil shaleDirectional drillingHydraulic fracturingPressure gradientDrillingGeotechnical engineeringPore water pressureGeomechanicsWell stimulationReservoir engineeringPetroleumEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unconventional oil and gas formations are abundant, have become an increasingly important part of the global energy supply, and are attracting increasing attention from the industry. Predicting key reservoir properties plays a significant role in both geological science and subsurface engineering workflows. With the advent of horizontal well drilling and multiple-stage hydraulic fracturing, the Montney Shale formation is one of the most promising and productive shale plays in Canada. However, very few academic papers discuss its in situ stress, reservoir pressure, and permeability, which are essential for the development of the Montney Shale. The objective of this study is to analyze the geo-stress, the pore pressure, and several key reservoir properties by using diagnostic fracture injection test (DFIT) data from the Montney Shale. One horizontal well from the Wapiti field has been analyzed with a set of DFIT data, and its results show that the general pressure and Gdp/dG responses from Well-A indicate a signature of height recession/transverse storage. In the study, the Tangent Line method, the Compliance method, and the Variable Compliance method have been applied to estimate the key reservoir properties. As a result, the Well-A DFIT analysis estimates that the closure pressure is ranging from 34.367 to 39.344 MPa, contributing to the stress gradient from 14.09 to 16.13 KPa/m for the formation. The pore pressure is ranging from 20.82 to 24.58 MPa, contributing to the pore pressure gradient from 8.54 to 10.07 KPa/m for the formation. The porosity is ranging from 3% to 6%. These reservoir properties are contoured cross the Montney Shale formation. Using the DFIT’s numerical simulation and history matching, the reservoir permeability is 0.024 md, fracture length is 13.44 m, and fracture geometries are analyzed by different models. Moreover, the physics behind the DFIT are analyzed and discussed in detail. For the first time, three different analysis methods have been applied to estimate a series of key reservoir properties for the case wells in the Montney Shale formation. This approach can not only reduce the potential prediction error caused by a single method application but also increase the persuasiveness of the assessment and save time, ensuring the efficient implementation of engineering operations. Given the significance of quantifying in situ stress and reservoir pore pressure in unconventional hydrocarbon exploration and development, this study could help the operator to quickly understand the stress regimes, the fracture geometry, and the formation properties of the Montney Shale formation in the Wapiti field. Furthermore, the interpreted results demonstrated in this paper are adding substantial business value to the asset, especially in terms of improving the hydraulic fracturing design and, thus, accelerating the cashflow from production.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,070
Score d'incertitude au seuil0,139

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,211 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2022
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Résumé présentoui

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