A novel decline curve regression procedure for analyzing shale gas production

Tang, Huiying; Zhang, Boning; Liu, Sha; Li, Hangyu; Huo, Da; Wu, Yu‐Shu

doi:10.1016/j.jngse.2021.103818

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“…It needs to match the whole oilfield d production technology and process for analysis. Not only is it difficult to obtain accurate short-term predictions, but also for practical applications [3][4][5][6].…”

Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Short-term forecasting approach of single well production based on multi-intelligent agent hybrid model

Yan,

Liu,

Yang

et al. 2024

PLoS ONE

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The short-term prediction of single well production can provide direct data support for timely guiding the optimization and adjustment of oil well production parameters and studying and judging oil well production conditions. In view of the coupling effect of complex factors on the daily output of a single well, a short-term prediction method based on a multi-agent hybrid model is proposed, and a short-term prediction process of single well output is constructed. First, CEEMDAN method is used to decompose and reconstruct the original data set, and the sliding window method is used to compose the data set with the obtained components. Features of components by decomposition are described as feature vectors based on values of fuzzy entropy and autocorrelation coefficient, through which those components are divided into two groups using cluster algorithm for prediction with two sub models. Optimized online sequential extreme learning machine and the deep learning model based on encoder-decoder structure using self-attention are developed as sub models to predict the grouped data, and the final predicted production comes from the sum of prediction values by sub models. The validity of this method for short-term production prediction of single well daily oil production is verified. The statistical value of data deviation and statistical test methods are introduced as the basis for comparative evaluation, and comparative models are used as the reference model to evaluate the prediction effect of the above multi-agent hybrid model. Results indicated that the proposed hybrid model has performed better with MAE value of 0.0935, 0.0694 and 0.0593 in three cases, respectively. By comparison, the short-term prediction method of single well production based on multi-agent hybrid model has considerably improved the statistical value of prediction deviation of selected oil well data in different periods. Through statistical test, the multi-agent hybrid model is superior to the comparative models. Therefore, the short-term prediction method of single well production based on a multi-agent hybrid model can effectively optimize oilfield production parameters and study and judge oil well production conditions.

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Section: Introductionmentioning

confidence: 99%

Short-term forecasting approach of single well production based on multi-intelligent agent hybrid model

Yan,

Liu,

Yang

et al. 2024

PLoS ONE

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“…A modo de ejemplo, en la primera fila de la Tabla 3.1, la Arenisca ensayada en una probeta SCB, con una saturación previa total w T, % = 2,5 %, causó reducciones de tenacidad respecto a la condición seca (sin saturar) del orden del 22-60 % [289].…”

Section: Estos Efectos Se Caracterizan Porunclassified

Iniciación y propagación de fracturas en rocas shale: Influencia de las condiciones de pozo y del fluido de fractura

Antinao Fuentealba

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Desde 2010, Argentina está experimentando un aumento en la producción de recursos hidrocarburíferos no convencionales, especialmente del tipo shale, principalmente extraídos de la Formación Vaca Muerta. Una estrategia para mejorar el valor de estos recursos es a través de la transformación tecnológica, lo que requiere el desarrollo de nuevas tecnologías para mejorar el rendimiento y reducir los costos de los procesos. La producción de estos recursos requiere la fracturación hidráulica para aumentar la conductividad y la producción de hidrocarburos. Esta técnica implica inyectar grandes volúmenes de agua a altas presiones en una capa sedimentaria específica, lo que inicia y propaga fracturas bajo condiciones de triaxialidad de tensiones. La caracterización de estas fracturas es crucial para las operaciones de perforación y diseño de equipos de fracturación. Para evaluar la resistencia a la fractura, uno de los enfoques es la Mecánica de Fractura (MF). Si se considera un material elástico-lineal, la MF permite definir un factor de intensidad de tensiones K_I relacionado con la geometría y la carga, que puede medirse con probetas adecuadas o calcularse numéricamente. Cuando este factor alcanza un valor crítico K_IC comienza la iniciación y propagación de una fractura. En general, los modelos fractomecánicos ofrecen una variedad de herramientas para diferentes problemas geomecánicos, donde dos variables principales son la presencia de fluidos y las condiciones mecánicas del pozo. El objetivo de esta investigación fue desarrollar y aplicar herramientas experimentales para estudiar los mecanismos de propagación de fracturas en rocas de reservorios shale en diferentes condiciones de carga. Para ello, se aplicó una metodología experimental única, midiendo la tenacidad en probetas cilíndricas de 38 mm de diámetro, en muestras de roca ricas en carbonatos, extraídas de afloramientos de la Formación Vaca Muerta. Con un cierto arreglo geométrico y de sellos hidráulicos, el dispositivo de ensayos indujo una fuerza impulsora de naturaleza hidráulica, que causó la fractura de la muestra. Al mismo tiempo, un sistema secundario permitió transferir la presión de confinamiento hacia la probeta. El modelado fractomecánico por elementos finitos (EF) permitió analizar los sesgos experimentales asociados al cálculo de la tenacidad. Los resultados muestran que la influencia de los fluidos depende de la química del fluido de saturación y del tiempo de exposición. Muestras totalmente saturadas en soluciones acuosas conducen a reducciones importantes en la tenacidad. Contrariamente, la saturación en fluidos de base orgánica mostró una influencia despreciable en K_IC. Respecto al efecto del confinamiento mecánico, se observó un efecto significativo: los ensayos realizados a presiones de fondo de pozo (50-70MPa) condujeron a una tenacidad de la roca que duplicó la de los ensayos a presión atmosférica. A partir del análisis de la distribución de tensiones derivados de los modelos de EF y la consideración de los criterios de colapso de rocas (régimen compresivo), se discuten los posibles mecanismos de aumento de la tenacidad de la roca en condiciones de confinamiento.

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Novel methodology to couple decline curve analysis with CFD reservoir simulations for complex shale gas reservoirs

Khadri,

Al‐Marri,

Nasser

et al. 2024

Can J Chem Eng

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Shale reservoirs are highly complex and are difficult to study using conventional reservoir simulation tools. This study introduces a novel methodology for estimating production from complex shale gas reservoirs by coupling decline curve analysis (DCA) with computational fluid dynamics (CFD) simulations. The proposed method uses exponential DCA to analyze production data from a dual porosity–permeability shale gas transport model. These complexities include fracture characteristics, geomechanical properties, nanopore confinement effects, and multiple flow mechanisms contributing to the total production performance. The shale gas transport model is validated through historical production data from Marcellus shale. The new methodology also tests fracture characteristics. It shows that increased porosity and permeability will increase the recoverable reserves but will have varying effects on the decline rate. The paper demonstrates the advantages of the proposed methodology over conventional reservoir simulation tools. It provides insights into the factors affecting shale gas production performance through the inclusion of the complexities of an unconventional shale gas reservoir. The paper provides a proof of concept on the particular reservoir of which the field data is provided—Barnett and Marcellus Shale.

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A novel decline curve regression procedure for analyzing shale gas production

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Short-term forecasting approach of single well production based on multi-intelligent agent hybrid model

Short-term forecasting approach of single well production based on multi-intelligent agent hybrid model

Iniciación y propagación de fracturas en rocas shale: Influencia de las condiciones de pozo y del fluido de fractura

Novel methodology to couple decline curve analysis with CFD reservoir simulations for complex shale gas reservoirs

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