Energized Fractures: Shale Revolution Revisits the Energized Fracture
Notice bibliographique
Résumé
Energized Fractures In the years since George Mitchell’s engineers first used the cocktail of water, sand, and a small batch of chemicals called slickwater to crack open the Barnett Shale in north Texas, trillions of gallons of the low-viscosity mixture have been pumped into shale formations all over the United States and Canada. While the resulting shale revolution owes much of its success to the use of slickwater, it has come at a high cost in terms of dollars and increased public scrutiny. In response, a growing chorus of suppliers, researchers, and service companies are on a mission to get operators working in North American shale plays to re-examine their almost exclusive use of slickwater and consider displacing large volumes of it with carbon dioxide (CO2) and nitrogen (N2). Those in the industry pushing the change say the “energized” fracturing of horizontal wells is a proven technology that stands to improve the economics of completions and the productivity of horizontal oil and gas wells. They point to a growing body of evidence from both Canada and the US that shows energized fractures greatly reduce the amount of water and proppant required to stimulate shale formations, and have the potential to increase recovery rates substantially. Internationally, the technology could help speed up lagging unconventional shale development by alleviating water scarcity issues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,002 | 0,006 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».