Developing a geomechanical model to predict breakdown pressure in a vertical borehole using failure analysis: a case study
Notice bibliographique
Résumé
Breakdown is an important process in geomechanics; a very complex process in hydraulic fracturing which has been the subject of extensive research in the literature. There exist several models in the literature for predicting the breakdown pressure. In this research, the breakdown pressure for hydraulic fracturing in a vertical borehole was modeled using 2D and 3D failure analysis. In the geomechanical model constructed in this case study, elastic moduli were obtained using petrophysical data as well as data extracted from core analysis. The in-situ stress state of the reservoir was obtained by poroelastic horizontal strain model and was then validated by field data. To test the accuracy of the horizontal strain model, several models were used to obtain the minimum horizontals stress. At the end, the induced principal stresses inside the borehole were modeled by Kirch Equations. Four failure criteria, namely Mohr–Coulomb, 2D Hoek–Brown, Hubbert-Willis and 3D Mogi-Coulomb were used to obtain the breakdown pressure for the target reservoir. Based on the prediction results of these failure criteria, it was obtained that 2D Hoek–Brown, Hubbert-Willis, and 3D Mogi-Coulomb criteria resulted in seemingly unrealistic breakdown pressures with respect to the minimum horizontal stress gradient. The Mohr–Coulomb criterion produced lower breakdown pressure gradients, yet closer to the minimum horizontal stress values, even though it neglects the effect of intermediate stress.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».