Pressure diagnostics in hydraulic fracturing for unconventional completion optimization
Notice bibliographique
Résumé
The accurate evaluation of hydraulic fracturing performance is essential for the iterative optimization of unconventional reservoir development. In this aspect, fracturing pressure diagnostics has been recognized as a non-invasive technique that significantly reduces operational time and cost. However, pressure-based diagnostics lack a unified workflow for the evaluation of fracture complexity and area and cannot provide sufficient guidance for design optimization. Thus, this paper proposes an integrated diagnostic framework, constructed by pressure interpretation and data mining, from which the hydraulic fracture complexity and fracture area can be quantified. The normalized fracture complexity index is defined by propagation events and energy intensity extracted from wavelet-transformed pressure signals, and the fracture area is evaluated from pressure falloff analysis. Data mining is then used to optimize the fracturing parameters based on these two indices. The results show that the proposed framework effectively characterizes the stimulated fracture area and complexity and reveals their relationships with fracturing parameters and geological factors on the basis of multi-stage data from three horizontal coalbed methane wells. The stimulated fracture area is primarily determined by the fracturing fluid volume and pumping rate, while the fracture complexity is strongly regulated by the pumping rate and compressive strength of the rock. A negative correlation was detected between the fracture complexity and the main fracture area. To balance the main area and complexity of fractures, it is necessary to optimize the key fracturing parameters. This study provides a low-cost tool that can diagnose hydraulic fracturing performance and effectively optimize unconventional completion. Document Type: Original article Cited as: Wei, Z., Sheng, M., Li, J., Zhang, B., Wang, B., Li, G. Pressure diagnostics in hydraulic fracturing for unconventional completion optimization. Advances in Geo-Energy Research, 2025, 17(3): 196-211. https://doi.org/10.46690/ager.2025.09.03
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».