A Green Alternative for Determination of Frac Height and Proppant Distribution
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As regulations and public awareness regarding hydraulic fracture operations continue to change, it is important to continue to look for options to reduce risk to both the environment and personnel. Current fracture diagnostic technology uses radioactive materials which can pose a high risk from a health, safety and environment (HSE) perspective. Exposures to people and the environment to radioactive chemicals; and the potential to cause pollution or long term detrimental health problems, are great. A technology has been developed to allow fracture diagnostics to be performed with zero-risk to the environment and personnel. The technology involves using Boron Carbide particles added to the frac slurry as a tag material. Boron Carbide is a ceramic compound that has a 75% abundance of Boron by weight and the same density as Silica. It is a compound that is chemically inert under typical conditions of hydraulic fracturing. Because Boron is a neutron absorber, post-frac detection is accomplished by using a neutron device utilizing an Am-241Be sealed source which detects descending neutron and gamma count rates, as well as, capture gamma validation by energy discrimination across tagged intervals. This method will give both near and not near well bore dimension and provides Neutron-Neutron (N-N) and Neutron-Gamma (N-G) differences against initial base line reference data. Field data and analysis of results are presented for a vertical coalbed methane well in Virginia as well as a horizontal Berea Sanstone well in Kentucky.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 0,006 |
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 ».