Simulation of tectonic stress field and prediction of fracture distribution in shale reservoir

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

In this paper, a finite element-based fracture prediction method for shale reservoirs was proposed using geostress field simulations, uniaxial and triaxial compression deformation tests, and acoustic emission geostress tests. Given the characteristics of tensile and shear fractures mainly developed in organic-rich shales, Griffith and Coulomb – Mohr criteria were used to calculate shale reservoirs' tensile and shear fracture rates. Furthermore, the total fracture rate of shale reservoirs was calculated based on the ratio of tension and shear fractures to the total number of fractures. This method has been effectively applied in predicting fracture distribution in the Lower Silurian Longmaxi Formation shale reservoir in southeastern Chongqing, China. This method provides a new way for shale gas sweet spot optimization. The simulation results have a significant reference value for the design of shale gas horizontal wells and fracturing reconstruction programs.

Авторлар туралы

Wenlong Ding

China University of Geosciences

Email: dingwenong2006@126.com
ORCID iD: 0000-0003-3669-3905

Weite Zeng

Hainan Geological Survey

Ruyue Wang

China University of Geosciences

Kai Jiu

Beijing Jingneng Petroleum Corporation Limited

Zhe Wang

Shandong Kerui Group Holding Corporation Limited

Yaxiong Sun

China University of Geosciences

Xinghua Wang

China University of Geosciences

Әдебиет тізімі

  1. Jarvie D. M., Hill R. J., Ruble T. E., Pollastro R. M. Unconventional shale-gas systems: the Mississippian Barnett Shale of north-central Texas as one model for thermogenic shale-gas assessment // AAPG Bulletin. 2007. Vol. 91. Iss. 4. P. 475–499. https://doi.org/10.1306/12190606068.
  2. Curtis J. B. Fractured shale-gas systems // AAPG Bulletin. 2002. Vol. 86. Iss. 11. P. 1921–1938. https://doi.org/10.1306/61EEDDBE-173E-11D7-8645000102C1865D.
  3. Ross D. J. K., Bustin R. M. Shale gas potential of the Lower Jurassic Gordondale Member, northeastern British Columbia, Canada // Bulletin of Canadian Petroleum Geology. 2007. Vol. 55. Iss. 1. P. 51–75. https://doi.org/10.2113/gscpgbull.55.1.51.
  4. Gale J. F. W., Reed R. M., Holder J. Natural fractures in the Barnett Shale and their importance for hydraulic fracture treatments // AAPG Bulletin. 2007. Vol. 91. Iss. 4.P. 603–622. https://doi.org/10.1306/11010606061.
  5. Hill D. G., Lombardi T. E., Martin J. P. Fractured gas shale potential in New York.. URL: https://treichlerlawoffice.com/radiation/HillNY.pdf (20.08.2021).
  6. Zeng W., Zhang J., Ding W., Zhao S., Zhang Y., Liu Z., et al. Fracture development in Paleozoic shale of Chongqing area (South China). Part one: Fracture characteristics and comparative analysis of main controlling factors // Journal of Asian Earth Sciences. 2013. Vol. 75. Iss. 5. P. 251–266. https://doi.org/10.1016/j.jseaes.2013.07.014.
  7. Ding W., Zhu D., Cai J., Gong M., Chen F. Analysis of the Developmental characteristics and major regulating factors of fractures in marine-continental transitional shalegas reservoirs: a case study of the Carboniferous-Permian strata in the southeastern Ordos Basin, central China // Marine and Petroleum Geology. 2013. Vol. 45. P. 121–133. https://doi.org/10.1016/j.marpetgeo.2013.04.022.
  8. Jiu K., Ding W., Huang W., Zhang Y., Zhao S., Hu L. Fractures of lacustrine shale reservoirs, the Zhanhua Depression in the Bohai Bay Basin, eastern China // Marine and Petroleum Geology. 2013. Vol. 48. P. 113–123. https://doi.org/10.1016/j.marpetgeo.2013.08.009.
  9. Jiu K., Ding W., Huang W., You S., Zhang Y., Zeng W. Simulation of paleotectonic stress fields within Paleogene shale reservoirs and prediction of favorable zones for fracture development within the Zhanhua Depression, Bohai Bay Basin, east China // Journal of Petroleum Science and Engineering. 2013. Vol. 110. P. 119–131. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2013.09.002.
  10. Ding W., Fan T., Yu B., Huang X., Liu C. Ordovician carbonate reservoir fracture characteristics and fracture distribution forecasting in the Tazhong Area of Tarim Basin, Northwest China // Journal of Petroleum Science and Engineering. 2012. Vol. 86-87. P. 62–70. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2012.03.006.
  11. Atkinson B., Meredith P. Experimental fracture mechanics data for rocks and minerals // Fracture mechanics of rock / B. K. Atkinson. London: Academic Press, 1987. P. 76−80.
  12. Bewick R. P., Kaiser P. K., Bawden W. F. DEM simulation of direct shear: 2. Grain boundary and mineral grain strength component influence on shear rupture // Rock Mechanics and Rock Engineering. 2014. Vol. 47. P. 1673–1692. https://doi.org/10.1007/s00603-013-0494-4.
  13. Jaeger J. C., Cook N. G. W. Fundamentals of rock mechanics. London: Chapman and Hall, 1976. 612 p.
  14. Lama R. D., Vutukuri V. S. Handbook on mechanical properties of rocks. Vol. II // Trans tech publications. Clausthal, 1978. P. 58−60.
  15. Liu J., Ding W., Yang H., Wang R., Yin S., Li A., et al. 3D geomechanical modeling and numerical simulation of in-situ stress fields in shale reservoirs: a case study of the lower Cambrian Niutitang formation in the Cen'gong block, South China // Tectonophysics. 2017. Vol. 712-713. P. 663–683. https://doi.org/10.1016/j.tecto.2017.06.030.
  16. Liu J., Ding W., Wang R., Yang H., Wang X., Li A. Methodology for quantitative prediction of fracture sealing with a case study of the lower Cambrian Niutitang Formation in the Cen'gong block in South China // Journal of Petroleum Science and Engineering. 2018. Vol. 160. P. 565–581. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2017.10.046.
  17. Mahmoodi S., Abbasi M., Sharifi M. New fluid flow model for hydraulic fractured wells with non-uniform fracture geometry and permeability // Journal of Natural Gas Science and Engineering. 2019. Vol. 68. P. 102914. https://doi.org/10.1016/j.jngse.2019.102914.
  18. Oluwadebi A. G., Taylor K. G., Ma L. A case study on 3D characterisation of pore structure in a tight sandstone gas reservoir: the Collyhurst Sandstone, East Irish Sea Basin, northern England // Journal of Natural Gas Science and Engineering. 2019. Vol. 68. P. 102917. https://doi.org/10.1016/j.jngse.2019.102917.
  19. Salamon M. D. G. Energy considerations in rock mechanics: fundamental results // Journal of the Southern African Institute of Mining and Metallurgy. 1984. Vol. 84. Iss. 8. P. 233–246.
  20. Wang R., Hu Z., Sun C., Liu Z., Zhang C., Gao B., et al. Comparative analysis of shale reservoir characteristics in the Wufeng-Longmaxi (O3w-S1l) and Niutitang (Є1n) Formations: a case study of wells JY1 and TX1 in southeastern Sichuan Basin and its periphery, southwestern China // Interpretation. 2018. Vol. 6. Iss. 4. P. SN31-SN45. https://doi.org/10.1190/int-2018-0024.1.
  21. Yang R., Jin Z., van Loon A. J., Han Z., Fan A. Climatic and tectonic controls of lacustrine hyperpycnite origination in the Late Triassic Ordos Basin, central China: implications for unconventional petroleum development // AAPG Bulletin. 2017. Vol. 101. Iss. 1. P. 95–117. https://doi.org/10.1306/06101615095.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML
Жүктеу


Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қолжетімді Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».