Integrated study of hydraulic/CO2 fracturing and production coupled with a THM-D process in ultra-shallow shale reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
To explore fracturing technology for vertical wells in ultra-shallow shale gas reservoirs, a coupled thermo-hydro-mechanical-damage (THM-D) fracturing and production integration model is established in this study. In addition, a new coupled hydro-mechanical damage model is established to calculate fracture evolution. These two models are validated through theoretical models and field data, respectively. Based on these models, the quality of fracturing under different geological parameters, fracturing parameters, and fracturing technology is compared and analyzed. The results show that the distribution of natural fractures significantly influences fracturing and production. In addition, due to the high leak-off in the ultra-shallow shale reservoir, the total fracture length and cumulative production after 720 days of carbon dioxide fracturing are only 70.35% and 77.26% of the values achieved by hydraulic fracturing, respectively. Therefore, it is necessary to consider reducing carbon dioxide leak-off in the design of carbon dioxide fracturing in ultra-shallow shale reservoirs. Fracturing efficiency also should be considered when designing fracturing time. When the injection rate is 5 m 3 /min, the efficiency drops sharply if the fracturing time exceeds 67.45 min. The production of hydraulic fracturing and carbon dioxide fractured wells has also been studied when fracturing methods without proppant are used. This study found that a satisfactory production rate can also be achieved in ultra-shallow shale gas reservoirs when fracturing without proppant.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».