Experiment and FEM Modelling of Stress Shadow Effect in Multi-Stage Hydraulic Fracturing to Optimize the Stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The stress shadow effect is well observed in the field operations of multi-stage hydraulic fracturing and it can greatly influence the fracturing effect. In the research documented here, lab experiments were made with the artificial gelatin blocks to visually examine the stress shadow effect during multi-stage hydraulic fracturing process. A related finite element modelling was conducted to understand the changes of the stress distribution after a first-stage hydraulic fracture evolved. The results of the visual fracturing experiments and finite element modelling (FEM) were consistent, which illustrated that a later-stage hydraulic fracture that follows an previous-stage hydraulic fracture may have its orientation and fracturing pressure altered from that of the previous one due to the altered stress distribution in the formation nearby. The experiment observations clearly showed the process of a first-stage hydraulic fracture generated obliquely at the very beginning due to near-wellbore effect and then turned to extend more and more perpendicularly to the direction of the minimum principal stress. After this first-stage fracturing done, a second-stage fracturing started but the fracture evolved towards a different direction that is nearly orthogonal to the first-stage fracture. According to the related FEM modelling, the main stress shadow affected region was within a range that depends on the injection pressure and the principal stresses difference in the formation nearby. If the later-stage hydraulic fracturing is done beyond this range, the fracture will have a similar orientation and fracturing pressure to the previous one. A suitable spacing between each stage as well as the injection pressure should be well designed to optimize the stimulation.
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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 | 0,001 | 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 ».