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Enregistrement W1998563993 · doi:10.2118/152981-ms

Real-Time Downhole Monitoring Of Hydraulic Fracturing Treatments Using Fibre Optic Distributed Temperature and Acoustic Sensing

2012· article· en· W1998563993 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSPE/EAGE European Unconventional Resources Conference and Exhibition · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensShell (Canada)
Organismes subventionnairesShell Canada
Mots-clésHydraulic fracturingPetroleum engineeringComputer scienceDistributed acoustic sensingOptical fiberEnvironmental scienceEmerging technologiesProcess engineeringGeologyEngineeringFiber optic sensorTelecommunicationsArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In order to make commercial and development decisions effectively and more rapidly, new appraisal and testing technologies are needed to maximize early data collection and subsequent subsurface understanding as quickly as possible. For Unconventional Gas and Light Tight Oil (UGLTO) projects, some of this critical data can be derived from hydraulic fracture stimulation and inflow profiling activities. For UGLTO projects, achieving an optimum hydraulic fracture stimulation is a continuous endeavor beginning as early as possible; and balancing the cost of completion vs. production performance is critical as the completion/stimulation is a large cost component of the well and heavily influences production rate/ultimate recovery. The fast paced development and introduction of new completion technologies requires diagnostic technology that can help us understand stimulation effectiveness, assess new completion technologies, and evaluate which zones are the most productive. One emerging technology, fibre optic distributed sensing has the potential of providing key insights during both the hydraulic fracturing and initial flowback. The passive nature of fibre optic sensors allows intervention-free surveillance, which makes fibre-optic technology an effective platform for permanent sensing in producing wells. Until recently, the oil & gas industry fibre optic sensing technology has focused mainly on temperature (DTS) profiling along the wellbore. In 2009, it was first demonstrated how fibre optic distributed acoustic sensing (DAS) can also be used for downhole applications. Where hydraulic fracture diagnostics based on DTS alone in the past sometimes yielded ambiguous results, the combination of both acoustic and temperature sensing provides a step-change improvement in the ability to perform real-time and post-job diagnostics & analyses of the stimulation. The different horizontal well case studies presented in this paper will illustrate how the combination of DTS and DAS has the potential to enhance the monitoring, assessment, and optimization of openhole and limited entry designed hydraulic fracture stimulation treatments.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,710
Score d'incertitude au seuil0,933

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,199 · 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