Un nouvel algorithme diagnostique efficacement les résultats de fracture de schiste à partir de données de fibre optique

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Crédit : CC0 Domaine Public

Des millions de barils de pétrole sont produits quotidiennement à partir des réservoirs de schiste américains. Pourtant, cette quantité est faible par rapport à la quantité réelle de pétrole enfermé dans ces roches souterraines. L’industrie pétrolière et gazière a installé des câbles de détection à fibre optique au fond du trou pour mieux comprendre les résultats des fractures hydrauliques et pourquoi les processus de stimulation et de production ne libèrent pas le pétrole piégé aux taux attendus.

Malheureusement, les flux d’informations reçus de ces capteurs sont massifs et difficiles à trier. Une équipe multidisciplinaire, comprenant des chercheurs de la Texas A&M University et un membre du corps professoral de la Colorado School of Mines, a créé un algorithme pour nettoyer les données souterraines des efforts de fracturation et offrir une vision claire de comment et où ces processus ont réussi et échoué dans le schiste. roches réservoirs.

« Notre caractérisation quantitative récupère plus d’informations sur la géométrie des fractures dans un réservoir qu’une simple analyse qualitative », a déclaré Kan Wu, professeur agrégé et membre du corps professoral de Chevron Corporation au département d’ingénierie pétrolière de Harold Vance. « Nous avons testé notre algorithme et l’avons déjà appliqué sur le terrain. »

Les résultats ont été publiés le 11 novembre dans la Society of Petroleum Engineers’ Production et opérations SPE journal.

Les méthodes traditionnelles d’interprétation des données, bien qu’utiles pour les ingénieurs, sont basées strictement sur des informations qualitatives ou des probabilités basées sur des modèles d’informations. En revanche, l’algorithme a été développé pour collecter des données quantitatives dénombrables, telles que les changements de température, de pression ou de déformation de la roche dans un réservoir. Il reconnaît les résultats qui se sont produits pour créer les changements et modélise avec précision la distance et la vitesse de déplacement des fractures, les directions dans lesquelles elles sont allées et leur taille.

La collecte de données par détection acoustique distribuée à basse fréquence (DAS) n’existe que depuis cinq ans, de sorte que toutes les informations reçues des puits avec fibre optique n’ont pas été entièrement déchiffrées. De plus, chaque puits a sa propre gamme de caractéristiques en raison des énormes variations des structures souterraines. Cette complexité est la raison pour laquelle Wu et ses collègues, George Moridis, professeur et titulaire de la chaire Robert L. Whiting, et Ge Jin, professeur adjoint de géophysique à Mines, ont eu besoin d’un temps considérable pour développer méticuleusement leur algorithme.

Tout d’abord, les chercheurs ont testé la capacité de l’algorithme à nettoyer les données et à interpréter des flux simples à partir de processus de fracture connus. De cette façon, ils pourraient revenir en arrière ou inverser les informations pour trouver le point de départ de la croissance d’une fracture. Au fur et à mesure que l’algorithme a été étendu pour comprendre des informations plus complexes, ils ont amélioré sa capacité à penser de manière prospective et à prédire comment des fractures nouvelles et complexes s’amorcent et se développent.

Wu est un expert en mécanique des roches, Jin un expert en géophysique et technologie DAS, et Moridis est un expert en méthodes numériques avancées et en calcul haute performance des processus couplés. En raison des antécédents multidisciplinaires de l’équipe du projet, l’algorithme possède une incroyable flexibilité pour se développer et s’adapter au type de données qu’il reçoit. Par exemple, Yongzan Liu, l’étudiant diplômé du projet depuis plus de deux ans, est maintenant chercheur postdoctoral utilisant des méthodes et une modélisation similaires sur des données de fibre optique provenant de sédiments hydratés pour surveiller la production de gaz naturel pour le Lawrence Berkeley National Laboratory.

Liu, Wu, Moridis et Jin sont les premiers à développer ce type d’algorithme et à publier les résultats. L’objectif de leurs recherches est d’automatiser à terme l’algorithme afin que le retour d’informations des événements de fracturation se produise en temps quasi réel sur un site de forage. De cette façon, les ingénieurs peuvent rapidement adapter les efforts de conception des fractures à la composition particulière de chaque puits.

« L’industrie a besoin de ce type d’outil pour comprendre la géométrie des fractures et surveiller la propagation des fractures », a déclaré Wu. « Plus il devient efficace, mieux il aidera à optimiser les conceptions de fracture et de complétion hydrauliques et à maximiser la production de puits. »


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Plus d’information:
Yongzan Liu et al, Caractérisation quantitative de la géométrie des fractures hydrauliques avec des données de déformation à détection acoustique distribuée à basse fréquence : sensibilité à la hauteur de fracture et applications sur le terrain, Production et opérations SPE (2021). DOI : 10.2118 / 204158-PA

Fourni par l’Université A&M du Texas

Citation: Un nouvel algorithme diagnostique efficacement les résultats de fracture de schiste à partir de données de fibre optique (2021, 24 novembre) récupérées le 24 novembre 2021 à partir de https://techxplore.com/news/2021-11-algorithm-efficiently-shale-fracture-results.html

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