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Enregistrement W4409920042 · doi:10.1007/s40789-025-00754-9

Evaluating fracture volume loss during production process by comparative analysis of initial and second flowback data

2025· article· en· W4409920042 sur OpenAlexafffund
Chong Cao, Tamer Moussa, Hassan Dehghanpour

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Coal Science & Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésVolume (thermodynamics)Fracture (geology)Production (economics)Process (computing)Petroleum engineeringEnvironmental scienceGeologyMineralogyComputer scienceGeotechnical engineeringThermodynamicsEconomicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The fracture volume is gradually changed with the depletion of fracture pressure during the production process. However, there are few flowback models available so far that can estimate the fracture volume loss using pressure transient and rate transient data. The initial flowback involves producing back the fracturing fluid after hydraulic fracturing, while the second flowback involves producing back the preloading fluid injected into the parent wells before fracturing of child wells. The main objective of this research is to compare the initial and second flowback data to capture the changes in fracture volume after production and preload processes. Such a comparison is useful for evaluating well performance and optimizing fracturing operations. We construct rate-normalized pressure (RNP) versus material balance time (MBT) diagnostic plots using both initial and second flowback data (FB i and FB s , respectively) of six multi-fractured horizontal wells completed in Niobrara and Codell formations in DJ Basin. In general, the slope of RNP plot during the FB s period is higher than that during the FB i period, indicating a potential loss of fracture volume from the FB i to the FB s period. We estimate the changes in effective fracture volume ( V ef ) by analyzing the changes in the RNP slope and total compressibility between these two flowback periods. V ef during FB s is in general 3%–45% lower than that during FB i . We also compare the drive mechanisms for the two flowback periods by calculating the compaction-drive index (CDI), hydrocarbon-drive index (HDI), and water-drive index (WDI). The dominant drive mechanism during both flowback periods is CDI, but its contribution is reduced by 16% in the FB s period. This drop is generally compensated by a relatively higher HDI during this period. The loss of effective fracture volume might be attributed to the pressure depletion in fractures, which occurs during the production period and can extend 800 days.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,330
Score d'incertitude au seuil0,326

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,380
Écart entre enseignants0,361 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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