Quantifying Hydraulic Fracture Geometry and Morphology in a Multi-Cluster, Multi-Stage, Hydraulically Fractured Well Using Volume-to-First-Response Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study presents a novel analytical framework aimed at replicating hydraulic fracturing geometry at the cluster level within a multi-cluster, multi-stage, hydraulically fractured well. The fundamental Sneddon's equation is utilized to develop a mathematical solution that quantifies poroelastic stress shadow effects, taking into account both inter and intra-stage and intra-stage stress shadowing effects. The proposed approach integrates the fundamental solution of a blade-like fracture in the Perkins-Kern-Nordgren (PKN) model to determine fracture geometry, considering fluid partitioning between clusters resulting from stress shadowing and cluster competition. The Volume-to-First-Response (VFR) parameter obtained from fracturing diagnostics, such as Fiber Optics or Sealed Wellbore Pressure Monitoring serves as the basis for replicating the fracture geometry at the cluster level. The application of the proposed methodology is demonstrated using an example of a horizontal well that is monitored by Sealed Wellbore Pressure Monitoring in the Montney Formation, located in the region of the Northeast British Columbia, Canada. The proposed method offers a rapid and efficient approach to utilize the VFR parameter for replicating hydraulic fracturing geometry on a cluster-by-cluster basis, capturing the fracture half-length and fracture height.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».