Simulation Study of Refracturing of Shale Oil Horizontal Wells Under the Effect of Multi-Field Reconfiguration
Notice bibliographique
Résumé
The mechanisms underlying formation energy depletion after initial fracturing and post-refracturing production decline in shale oil horizontal wells remain poorly understood. This study proposes a novel numerical simulation framework for refracturing processes based on a three-dimensional fully coupled hydromechanical model. By dynamically reconfiguring the in situ stress field through integration of production data from initial fracturing stages, our approach enables precise control over fracture propagation trajectories and intensities, thereby enhancing reservoir stimulation volume (RSV) and residual oil recovery. The implementation of fully coupled hydromechanical simulation reveals two critical findings: (1) the 70 m fracture half-length generated during initial fracturing fails to access residual oil-rich zones due to insufficient fracture network complexity; (2) a 3–5° stress reorientation combined with reservoir repressurization before refracturing significantly improves fracture network interconnectivity. Field validation demonstrates that refracturing extends fracture half-lengths to 97–154 m (38–120% increase) and amplifies RSV by 125% compared to initial operations. The developed seepage–stress coupling methodology establishes a theoretical foundation for optimizing repeated fracturing designs in unconventional reservoirs, providing critical insights into residual oil mobilization through engineered stress field manipulation.
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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) | 0,000 | 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 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 ».