Pressure Drawdown Management Based on Multi-Zone Pressure Decline Behavior in Shale Reservoir by Physical Experiments
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Shale gas reserves are quite abundant worldwide. However, reservoir permeability and fracture conductivity will reduce severely with the rapid pressure decrease due to the stress effect, ultimately impacting the estimated ultimate recovery. However, experimental studies on pressure drawdown management and permeability variations based on deep shale have been rarely reported. To fill this gap, the integrated and innovative experimental methods are proposed to measure the influence of different pressure drawdown strategies (aggressive, moderate, or conservative) on permeability characteristics and pressure decline behavior. In this study, reservoirs near to the wellbore are divided into three distinct zones: the propped fracture zone (PF), the unpropped fracture zone (UF), and the matrix zone (M). These zones are represented by three different core samples. First, stress sensitivity experiments of PF, UF, and M cores are established to quantify the influence of effective stress on permeability. Then, a pressure drawdown management experiment of PF–UF–M multi-zone is established to investigate the relationship between the pressure drawdown strategy and production, further analyzing the loss of permeability under different strategies. The experimental results under different pressure drawdown strategies show that under the aggressive strategy, the permeability loss of each core is the most significant. The cumulative gas production under the conservative strategy increased by 5.6% compared to that of the moderate strategy, and by 12% compared to that of the aggressive strategy. This study shows the profound influence of stress effects on shale gas reservoir production. It offers theoretical and technical insights for refining shale gas development strategies.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».