Flowback Analysis of Three-Phase Fluid from Hydraulically Fractured Shale Oil Wells
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Flowback data obtained immediately following the Hydraulic fracturing (HF) job offers a valuable opportunity to characterize HF through rate transient analysis (RTA). This study introduces a three-phase flowback RTA specifically designed for shale oil wells by considering the emerging dissolved gas and its flow in addition to the water and oil flow during the flowback period. We propose a three-phase flowback model based on material balance for the flow of water, oil, and gas within the HF network in multi-fractured horizontal oil wells (MFHWs). Gas begins to emerge once HF pressure drops below the bubble point pressure. We derive pressure diffusivity equations for each phase and use a material balance approach to calculate the HF average pressure. Pseudo-variables are defined to create diagnostic plots for identifying flow regimes and specialty plots for characterizing HF properties. We validate the proposed model against the results of a numerical simulation. Diagnostic plots for each phase are constructed based on three-phase production data. During the early flowback period, the diagnostic plots for the water and oil phases display a half-slope straight line, indicating the infinite-acting linear flow (IALF) regime. This is followed by a unit-slope line, signaling the transition to the boundary-dominated flow (BDF) regime. With the known start point of the BDF, we apply straight-line analysis by defining specialty plots. The estimated initial HF permeability and HF half-length from our three-phase flow models closely matched the set values from the numerical model, with relative errors below 10%. The results of flowback RTA using the proposed model indicate that considering only water and oil flows may not be sufficient to estimate HF properties accurately. The proposed model is also applied to a field case in a tight oil reservoir in Western Canada to demonstrate its applicability. The proposed model provides an early understanding of HF performance, dynamics, and closures by considering the three-phase flow within MFHWs.
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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 | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».