Understanding Compressibility Coefficients in Heterogeneous Fractured Rocks and Implications for CSG Reservoir Simulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A variety of different compressibility terms, including cleat compressibility and bulk compressibility, are used when modelling coal seam gas (CSG) reservoirs. The relationship between different compressibility terms is often theoretically straightforward, but in practice may be much more complex, particularly when considering heterogeneous and/or fractured rocks. This paper outlines experimental work measuring different compressibility terms using printed rock samples, and analysis that demonstrates some of the challenges associated with relating these compressibilities. Three-dimensional printed rock samples with heterogeneity (layers of different stiffness), some of which included planar fractures, were created. The compressibility of these samples was measured based on changes in permeability (as might be used to estimate cleat/fracture compressibility) and also based on volumetric strain. Simple models were history matched to estimate the cleat compressibility, which is then used to calculate a bulk compressibility based on theoretical relationships. This is then compared to the bulk compressibility measurement based on volumetric strain. Initial results indicate that the relationship between the different compressibility terms is much more complex than theory suggests. The theoretical relationship of bulk compressibility with pore compressibility yields values up to one order of magnitude different from that of laboratory measurements. Our study highlights the importance of cleat compressibility in modelling CSG reservoirs and the significance of bulk compressibility in estimating deformation associated with CSG production. We believe our findings will contribute to a better understanding of compressibility terms in CSG reservoir modelling and encourage further research in this area.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».