Using Industry Standards as a Way to Predict Sand Performance and Approve Sand Deposits: Is there a Catch 22?
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The sands employed as fracturing proppant have been historically qualified for that purpose based upon their ability to meet quality standards described by the American Petroleum Institute (API, 1995) and more recently, by the International Organization for Standardization (ISO, 2006). Notable products meeting those standards include white sands from the Ottawa deposits in the north central United States, and the so-called brown sands from deposits in central or the "heart" of Texas. Until recent times, these "quality" sand deposits provided sufficient supplies for the ongoing needs. However, the unprecedented surge of hydraulic fracturing activities over the past few years has resulted in demand outpacing the supply for sands that meet these requirements. Consequently, many ‘new’ sand deposits are being evaluated for use in fracturing applications, but unfortunately, a great many of those when subjected to API / ISO standards fail to make the grade in one area or another. Interestingly, it is commonly similar criteria which are being failed including acid solubility, sphericity & roundness, crush strength, and particle distribution. Thus, one is given cause to question the relevance of some testing practices on ‘real world’ performance of sand in a fracturing treatment. It is this point which illustrates a "Catch 22". A sand can pass industry standards as a quality proppant, but it may not necessarily meet the performance, or conductivity, requirements of a reservoir. Yet, as this study demonstrates, a sand source that fails some of the standard testing parameters might still meet the flow capacity needs of a reservoir. One can better understand the role that industry standards play in predicting sand performance and in approving sand deposits through closer examination. So, first, a discussion of some of the individual quality standards and their influence will be shared. Secondly, empirical data will demonstrate relative impact on sand performance, via conductivity, when one or more of qualifying parameters fails to pass. Lastly, guidance will be provided for the use of sands and other proppants, which although technically are unacceptable per industry standards, may be perfectly acceptable as ‘fit-for-purpose’ proppants in at least some segment of the fracturing market.
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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 | 0,013 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,008 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,003 |
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 ».