MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4316014987 · doi:10.2118/214297-pa

Field-Scale Modeling of Interwell Tracer Flow Behavior to Characterize Complex Fracture Networks Based on the Embedded Discrete Fracture Model in a Naturally Fractured Reservoir

2023· article· en· W4316014987 sur OpenAlexaff
Jinju Liu, Liwu Jiang, Tongjing Liu, Daoyong Yang

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTRACERFracture (geology)Flow (mathematics)Permeability (electromagnetism)GeologyFluid dynamicsMechanicsGeotechnical engineeringComplex fractureGeometryMathematicsChemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary In a naturally fractured reservoir, natural fractures can not only provide main paths for fluid flow and increase its permeability but also complicate flow behavior and production performance. Interwell tracer tests have been widely applied to estimate the petrophysical properties; however, limited attempts have been made to accurately identify the natural fracture networks. In this study, the newly proposed numerical models have been verified and used to characterize the fracture distributions in a naturally fractured reservoir conditioned to tracer transport behavior. The stochastic fracture modeling approach is implemented to generate the randomly distributed natural fractures which are dealt with the embedded discrete fracture model (EDFM) while ensuring its sufficient accuracy. To be specific, the matrix domain is discretized using the structured grids, within which each embedded fracture is divided into a series of segments. Subsequently, nonneighboring connections (NNCs) allow us to couple the flow of fluid and tracer between the nonneighboring grid cells, while the historical tracer profiles are matched to delineate the geometry and properties of the fractures by taking multiple tracer transport mechanisms into account. Furthermore, the influences of fracture number, fracture length, fracture orientation, and tracer dispersion on the tracer production concentration have been investigated through sensitivity analysis. The response of an interwell tracer model is sensitive to the fracture parameters rather than tracer properties. A fracture network with its orientation parallel to the mainstream direction will cause the earliest tracer breakthrough. The tracer breakthrough time with an average fracture length of 40 m is 110 days earlier than that with a mean fracture length value of 10 m, while the tracer production peak concentration for the former is nearly two times higher than for the latter. A larger fracture number results in an earlier tracer breakthrough, and an intermediate fracture number will lead to the highest tracer production concentration. Additionally, the newly developed model has been validated through its comparison with the commercial ECLIPSE simulator and then extended to field applications to identify the possible fracture distributions by simulating multiwell tracer tests in the Midale field. The flexible and pragmatic EDFM-based method developed in this study can model the interwell tracer flow behavior as well as characterize the properties and geometries of the natural fractures with better accuracy and calculation efficiency in comparison with other fracture simulation methods (e.g., local grid refinement method).

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSPE JournalMême sujetHydraulic Fracturing and Reservoir AnalysisTravaux en français237 207