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Enregistrement W1993910178 · doi:10.2118/144210-ms

High Brine Tolerant Polymer Improves the Performance of Slickwater Frac in Shale Reservoirs

2011· article· en· W1993910178 sur OpenAlexaboutno aff
Javad Paktinat, Bill O’Neil, Carl Aften, Micheal Hurd

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineChemical Engineering
ThématiqueRheology and Fluid Dynamics Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil shaleHydraulic fracturingFracturing fluidPetroleum engineeringBrineTight oilShale gasWorkoverLimitingEnvironmental engineeringEnvironmental scienceGeologyEngineeringWaste managementChemistryMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Shale reservoirs of North America require a large volume of frac fluid at high pumping rates to allow maximum contact with the reservoir rock to extend the drainage radius. In the early stages of shale play development, these tight low permeability reservoirs were subjected to different types of fracturing techniques to achieve desirable, pre-determined frac designs and post frac cleanups. Crosslinked borate, zirconate, and linear frac fluid systems were attempted with below par post frac performance. However, gas production was improved when a slickwater frac containing a predominantly low dosage friction reducer and surfactant was used. Slickwater is becoming the most popular fracturing fluid in recent years. Today, the industry has adopted slickwater systems as the workhorse of stimulating shale reservoirs due in part to its availability, low cost, and rapid well clean up. With the advent of the horizontal and multi-lateral shale fracturing techniques of up to 40 stages, shale frac fluid requirements have increased volume of up to 900,000 bbls of slickwater per well. In areas like Pennsylvania and western Canada where disposal wells are not an option, recycling and re-using of produced water is becoming an economical alternative method of reducing demands for fresh water while eliminating disposal costs of produced water. Simultaneously, most producing states and provinces are adopting restrictions or limiting the use of fresh water for fracturing proposes. Fresh water consumption issues and environmental regulations surrounding the flowback waters and its disposal have created a challenge for the industry and operators. Operators are adopting means of water treatment to manage water needs by utilizing chemical and mechanical methods of removing unwanted solids and impurities from the flowback water. These techniques, however, do not remove dissolved salts and hardness from the flowback water. In fact, examination of field recycled water shows that most treatments not only increase overall salinity but also increase their multivalent ionic content. This paper examines the merits of utilizing new high brine tolerant polymers in multivalent high brine waters. Horn River and Marcellus flowback and production waters were analyzed to determine their salinity. Both synthetic brine and produced water representing Horn River production water were then used as a brine source for this investigation. The objective was to utilize high molecular weight water internal based polyacrylamides as the new friction reducers to examine performance under hostile high brine conditions. Field case studies validate the experimental results which are presented in this study. Test results show that the new high brine tolerant friction reducers significantly improve performance of slickwater fracturing. Experimentally, several friction reducers were tested to evaluate their performance. This study was conducted mainly through using a 50 liter capacity friction loop through one quarter inch stainless steel pipe at a Newtonian Reynolds number of 50,000. Field and experimental results presented in this study show that the new friction reducers exhibits significant performance improvement when produced water is used in shale fracturing treatments. Trends in core flow behavior are also presented.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,296
Score d'incertitude au seuil0,300

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,192
Écart entre enseignants0,182 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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