Interpretation of Low-Frequency DAS Data Acquired during Hydraulic Fracturing Treatments Based on Geomechanical Models
Notice bibliographique
Résumé
Summary Low-frequency strain waterfall plots with their corresponding pumping curves were analyzed to obtain information on fracture azimuth, propagation speed, number of fractures created in each stage, and re-stimulation of pre-existing fractures. We also use a simple geomechanical model to predict fracture growth rates while accounting for changes in treatment parameters. Most fractures propagate in the direction of maximum horizontal stress. Multiple frac hits are visible, thus multiple parallel fractures are created and/or re-opened. Secondary fractures deviate towards the heel of the well, likely due to the cumulative stress shadow from previous stages. The presence of heart-shaped tips reveals that some stress and/or material barrier is overcome by the fracture. The lobes of the heart are best explained by the shear stresses at 45-degree angles from the fracture tip instead of the tensile stresses directly ahead of the tip. Antennas ahead of the fracture hits indicate the re-opening of pre-existing fractures. Tails in the waterfall plots provide information on the continued opening, closing, and interaction of the hydraulic fractures within the fracture domain and stage domain corridors. Analysis of the low-frequency DAS plots thus provides in-depth insights into the rock deformation and rock-fluid interaction processes occurring close to the observation well.
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».