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Enregistrement W1994639932 · doi:10.2523/iptc-16849-ms

Pore Pressure Prediction in Unconventional Resources

2013· article· en· W1994639932 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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueInternational Petroleum Technology Conference · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOverpressureOverburdenGeologyPore water pressurePetrophysicsCompactionTight gasDrillingGeomechanicsPetroleum engineeringPorosityOverburden pressureHydrocarbon explorationOil shaleUnconventional oilGeotechnical engineeringFracture (geology)PetrologyHydraulic fracturingSeismologyMaterials scienceTectonics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Understanding pore pressure prediction in unconventional plays is important for executing a safe drilling strategy and for accurate production modeling. Experience from several unconventional plays highlights key aspects of pore pressure prediction work that are different from conventional exploration settings. In conventional exploration, the most common source of overpressure is disequilibrium compaction, where porosity is preserved in mudrocks as pore fluids take on additional overburden load. Traditional petrophysical methods use resistivity, sonic and density data to measure porosity and associate it with vertical effective stress (VES), which is overburden minus pore pressure. In unconventional plays, secondary pressure mechanisms and uplift require other methods because of two influences on pore pressure:hydrocarbon generation andvariations in burial and uplift history. Both of these situations mean that the relationships between vertical effective stress (VES), velocity, density and resistivity will follow unloading paths, not compaction trends. The unloading paths vary depending on the amount of hydrocarbon generated and the amount of uplift. In organic-rich sections, an additional complication arises because pore pressure cannot be de-convolved from total organic carbon (TOC) and gas effects on shale compressional velocity and resistivity. In conventional settings, fluid gradients and contacts are used to translate measured pressure data from one location to another. In unconventional tight reservoirs, the fluids are not connected and this method will not work. Pressure data must be inferred from drilling event and diagnostic fracture injection test interpretations, and a different way to translate data between locations is required. The majority of pressure data in unconventional reservoirs shows that often, the way to translate pressure information from one location to another in the same tight rocks is to use a constant VES. This method combined with understanding variations in uplift history and hydrocarbon generation has been used to successfully predict pressure ranges in multiple unconventional plays. Introduction Unconventional resources plays in shale and tight rocks have become a substantial resource in North America. They are now rapidly being explored and developed outside the United States and Canada in a trend that will likely continue to grow. To economically develop these plays, wells must be drilled as cost effective as possible. To produce from these plays and forecast production, the mechanical properties of the rocks and their stress conditions need to be understood to best stimulate and complete the wells. Pore pressure prediction is integral to both of these activities.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,203
Écart entre enseignants0,196 · 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