A model and type curves for analyzing shut-in pressure based on multistage closure of fracture networks in volume fracturing
Notice bibliographique
Résumé
To improve post-fracturing evaluation in unconventional gas reservoirs, shut-in pressure decline analysis is employed as a diagnostic method valued for its cost-effectiveness and data reliability. However, conventional interpretation models, which are primarily based on the assumption of simple, bi-wing fractures, often fail to account for the complexities introduced by natural fractures. This limitation hinders the accurate interpretation of the complex fracture networks typically created in unconventional reservoirs. To bridge this gap, this study develops a novel multi-stage shut-in pressure analysis model by integrating seepage mechanics with material balance theory. The model explicitly incorporates the multi-stage closure behavior of natural fractures as pressure declines. A suite of corresponding G-function diagnostic plots was also established to facilitate application. A comprehensive sensitivity analysis reveals the distinct influence of key parameters, including the leak-off coefficient, fracture compliance, and fracture area, on the diagnostic plots. Validation against field data from a tight gas reservoir demonstrates that the proposed model not only matches the observed pressure decline with high accuracy but also effectively quantifies critical post-fracturing parameters. Consequently, this work provides a robust and practical tool for the quantitative evaluation of stimulation effectiveness in unconventional gas reservoirs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».