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J-GLOBAL ID:202002233357751928   整理番号:20A2371542

シェールガス貯留層の衰退曲線解析の経験的方法:レビュー,評価および応用【JST・京大機械翻訳】

Empirical methods of decline-curve analysis for shale gas reservoirs: Review, evaluation, and application
著者 (8件):
資料名:
巻: 83  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: W3282A  ISSN: 1875-5100  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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シェールガス貯留層は破砕技術による水平井を用いてアクセスされる。生産を改善するために,底部穴圧は通常制御される。しかし,減少曲線が長いテールを持ち,生産データが劇的に変化するので,この生産モードでは,推定した極限回復の予測は困難になる。6つの減少曲線解析方法を比較して,経験的方法が最も簡単であることを示した。したがって,24の経験的モデルをまとめ,18の基礎的モデルを実際の生産データを用いてさらに解析した。結果は,ほとんどの経験的モデルが指数的またはべき関数に基づき,特に近年の指数関数を用いていることを示した。これらのモデルにおける予測生産は,モデル構造の影響による単調減少として常に現れない。いくつかのモデルはある条件の下で他のものに変換できる。時間指数のユニットが常に無視されるので,いくつかのモデルの寸法は均一ではない。経験的モデルは,データによって影響され,そして,どのモデルも,異なるデータのために,あらゆる場合に適用できる。信頼できるモデルの数は,データ量の増加と変動の減少によって増加する。流動様式よりむしろ経験的モデルとデータ特性の間の関係は,注目すべきである。ノイズ低減の一般的方法は,シェールガス井の劇的な変動によって効果的でないので,生産データ前処理を改良することは重要であった。モデル推奨はこの論文で与えられるが,詳細な選択原理は,異なるシェールガス貯留層からのより多くのデータに基づいてさらに研究されるべきである。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
油層工学  ,  石油・ガス鉱床 

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