Investigation and Application of Perforation Optimization Method on Shale Gas Horizontal Well with Numerical Simulation of Multicluster Fracturing under Dense-Segment Pattern
Notice bibliographique
Résumé
High Resolution Image Download MS PowerPoint Slide Multicluster fracturing of horizontal wells has evolved into a mature and widely adopted technique for exploiting unconventional oil and gas fields. A well-designed multicluster completion strategy can yield an ideal fracturing outcome, significantly enhancing production rates and potentially delivering substantial economic benefits. Nevertheless, empirical evidence suggests that fractured horizontal wells frequently exhibit pronounced nonuniform production profiles, a prevalent issue stemming from the irregular geometry of propagated fractures. This issue critically constrains production rates. To mitigate the adverse effects of low-uniformity fracture propagation, it is imperative to elucidate the factors influencing uniformity levels and their corresponding patterns. Despite extensive discussions on hydraulic fracture propagation mechanisms and optional factors in hydraulic fracturing engineering, there exists a notable oversight regarding the optimization of perforation parameters to achieve improved fracturing uniformity during well completion procedures. This paper introduces an optimization method for perforation parameters based on a fully coupled pseudo-3D numerical model of multicluster fracturing. The impact patterns of cluster spacing, perforation number, and initial perforation diameter on multifracture propagation results and uniformity levels are thoroughly examined. The multicluster fracturing model, developed using the displacement discontinuous method (DDM), is coupled with material balance, pressure transmission, hole erosion computation, and initiation asynchrony estimation. To quantify the uniformity level of the fracturing result, the modified propagation uniformity index ( U fm ) is employed. Simulation results from 20 cases are categorized into six groups based on varied changing patterns of perforation parameters, leading to the identification of five recommendations for optimizing perforation parameters. By implementation of the discussed optimized perforation parameters, successful fracturing outcomes were realized.
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 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 ».