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Enregistrement W1986985360 · doi:10.2118/153042-ms

Identifying Fault Activation in Unconventional Reservoirs in Real Time Using Microseismic Monitoring

2012· article· en· W1986985360 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPE/EAGE European Unconventional Resources Conference and Exhibition · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensMicrosemi (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroseismFault (geology)Hydraulic fracturingIdentification (biology)GeologyFracture (geology)Event (particle physics)Computer scienceSeismologyReal-time computingReliability engineeringPetroleum engineeringEngineeringGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Identification of fault related microseismicity in hydraulic fracture treatments is crucial to understanding how treatments are stimulating a reservoir. Evaluating b values in combination with event source mechanism provides a reliable and intuitive method for separating fault related microseismic events from standard fracture related events. Typically this analysis is conducted after a treatment is complete and serves as a diagnostic tool to provide possible explanations for reduced production or designing future treatments on nearby wells to avoid an identified fault feature. Being able to identify such features in real time allows the operator to not only identify faults but to stop treatment and avoid these features all together saving time and materials that would otherwise be pumped into an area that doesn’t contribute to the overall stimulation of the reservoir, and could reduce production on the well. When evaluating b-values in real time, a technique that can identify faulting early in the initiation of fault stimulation is crucial for preserving the most resources during treatment.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,635
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,226 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle