Fluid flow and heat transfer during staged multi-cluster fracturing treatments along horizontal wells — Application for hydraulic fracture characterization using distributed temperature sensing
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Notice bibliographique
Résumé
We present a technique for quantitatively characterizing fracture parameters during fracturing operation using temperature information recorded by distributed temperature sensing (DTS). A coupled thermo-hydraulic forward model is first developed to describe the fluid flow and heat transfer in the wellbore, fracture, and reservoir. The developed model is solved using the finite-difference approach for both injection and shut-in periods of staged multi-cluster fracturing treatments along horizontal wells. Then, the DTS temperature behavior is studied by conducting a sensitivity analysis of essential parameters. The results show that temperature signals capture changes in the fracture, reservoir, wellbore, and operation parameters, demonstrating DTS temperature data's feasibility in diagnosing fracture properties. The results also indicate that the temperature response at fracture locations shows a V-shape characteristic for both injection and shut-in periods, aiding in identifying the locations of the created fractures. The proposed model integrated with the Genetic Algorithm is applied to interpret DTS data from a shale gas reservoir, providing parameters like injection volume, fracture locations, fracture half-length, and leak-off coefficient at one particular time. These results enhance new insights on utilizing temperature data for fracturing optimization and further improve energy extraction performance from the stimulated reservoirs.
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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.
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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 découle