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Enregistrement W2000517359 · doi:10.2118/155442-ms

An Overview of Emerging Technologies and Innovations for Tight Gas Reservoir Development

2012· article· en· W2000517359 sur OpenAlexaboutno aff
Rashid Khan, Ayman Al-Nakhli

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTight oilGlobeTight gasFossil fuelBusinessEmerging technologiesPetroleum engineeringComputer scienceEngineeringHydraulic fracturingWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As oil prices are significantly increasing in the current decade, oil producers become more and more interested to economically produce natural gas from tight reservoirs. Tight gas reserves represent a huge source of energy that can last for decades. However, the major challenge oil company faces is to find technological solution for economical development and production from such tight reserves. This paper presents a global patent landscape on tight gas recovery technologies. The paper considers the granted patents and patent applications filed from 1990 through today across the globe. The landscape study identifies key patent filers, independent inventores, Universities, and research labs in the area of tight gas recovery technologies. It also identifies different stimulation technologies associated with different patent assignees. Patent lieterature has been used to obtain information on solutions to problems in tight gas recovery areas, such as sweetspot identification, damage minimization, water blocking, and filtrate invasion. Saudi Aramco is seeking suitable partners in recoving tight gas from its vast reserves. The patent filing activity was found to be on an upward trend with filings having increased through the 2000s as compared to during the 1990s. The major contribution to this is from major oil field service providers, such as Schlumberger, Halliburton, Baker Hughes, ExxonMobil, BP and Royal Dutch Shell, with a cumulative share in excess of 50%. Independent inventors (patents which are not assigned to any company/research institute) constituted more than 12% of the total filings. Not to be left behind, academic institutes are also actively filing patents in this area. There are a considerable number of patents filed with joint assignee names, which could be identified through research collaborations, such as Schlumberger and Prad Research and Development; 3M and the University of Texas; MIT and BP. The United States, followed by Canada and the European Patent Office (EPO), have a maximum number of patent filings while China is the only Asian country to file patents on tight gas formations. Over 50% of the patents filed have been made through the Patent Cooperation Treaty (PCT) route indicating the assignees' intent to practice these technologies globally. Schlumberger is a key player in the tight gas recovery area focusing on hydraulic fracturing and slick water fracturing. The patents disclosed by these companies disclose acid fracturing in addition to hydraulic fracturing. ExxonMobil has also filed a patent each on multistage fracturing and thermal fracturing, in addition to hydraulic fracturing. Halliburton and Baker Hughes also focus mainly on hydraulic fracturing. Baker Hughes has one patent on slick water fracturing and one patent on acid fracturing, while Halliburton has one patent on foam fracturing.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,087
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,268 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations19
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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