Evaluating fracture volume loss during production process by comparative analysis of initial and second flowback data
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».