A Two-Phase Type-Curve Method with Fracture Damage Effects for Hydraulically Fractured Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Type-curve analysis on flowback and production data is a powerful tool in characterizing hydraulic fractures (HF) and reservoir properties. In order to evaluate HF characteristics and their dynamics for multi-fractured horizontal wells (MFHWs) in hydrocarbon reservoirs, we provide a novel type-curve method and an iterative workflow. The type curve incorporates the fracture damage effect, which is characterized by choked-fracture skin factor, into the two-phase flow in HF and matrix domains. The type-curve method can be applied to inversely estimate choked-fracture skin factor, fracture pore-volume, fracture premeability, and fracture permeability modulus through the analysis of two-phase production data. By introducing the new dimensionless parameters, the non-uniqueness problem of the proposed semianalytical method is significantly reduced by incorporating the complexity of fracture dynamics into one set of curves. The proposed type curve's accuracy is examined by numerical simulations of a shale gas and shale oil reservoir. The validation results demonstrate the good match of analytical type curves and numerical data plots and confirms the accuracy of the proposed approach in estimating the static and dynamic fracture properties. The flexibility and robustness of the proposed method are illustrated using the field example from a shale oil MFHW. The interpreted results from the flowback analysis of the field example offers a quantitative insight of fracture properties and dynamics.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».