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Enregistrement W2003203347 · doi:10.2118/137936-ms

Relationship Between the Hydraulic Fracture and Observed Microseismicity in the Bossier Sands, Texas

2010· article· en· W2003203347 sur OpenAlexaff
A. Guest, A. Settari

Notice bibliographique

RevueCanadian Unconventional Resources and International Petroleum Conference · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroseismGeologyHydraulic fracturingPermeability (electromagnetism)Coalescence (physics)Induced seismicityPetroleum engineeringGeotechnical engineeringSeismologyPetrology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In the past years, an increased effort was directed to improving our understanding of hydrofracturing by microseismic monitoring and analysis. We are developing a numerical method that would predict microseismicity occurring during hydrofracturing and the influence of fracturing on the permeability of the reservoir. The core of our technique is a representative pre-fractured volume of the reservoir that deforms locally and allows for the coalescence of deformation as the stress reequilibrates. Such an approach allows not only for implementation of the geological and seismic information on the scale of the representative volume but also to follow the deformation at the scale of the complete hydrofracture. We apply this technique to the hydrofracturing of the Bossier sandstone. The main goal is to predict observed microseismicity and permeability changes of the reservoir based on the modeled strains. The results show that the distribution of microseismicity is dependent on the regional stress state and the heterogeneity of the stimulated domain. If the permeability is calculated from the strains developing in the reservoir during the treatment, permeability will increase mostly in the areas of active fracturing. The next step is to fully couple the poroelasticity and the geomechanical response and to fit the model to the engineering parameters during the treatment.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,991

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,206 · 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'étudeObservationnel
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

Citations6
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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