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Enregistrement W2010789279 · doi:10.2118/141863-ms

Identifying Stress Transfer in CSS Reservoir Operations Through Integrated Microseismic Solutions

2011· article· en· W2010789279 sur OpenAlexaffabout
Marc Prince, Adam Baig, Ted Urbancic

Notice bibliographique

RevueSPE Middle East Oil and Gas Show and Conference · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
Thématiqueearthquake and tectonic studies
Établissements canadiensCanadian Apheresis Group
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroseismGeologyStress (linguistics)SeismologyVolume (thermodynamics)Strain (injury)Energy transferPetroleum engineeringDeformation (meteorology)Geotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Advanced seismic analysis approaches are used to examine possible correlations between various seismic characteristics and observed in-situ pressure readings as related to CSS heavy oil operations in Canada. In particular, we examined how seismic parameters such as cumulative strain, apparent volume, energy surplus, and cumulative occurrence rates can be used to identify the dynamic transfer of stress from the reservoir to generating depths, generating conditions for possible failure of the cap rock. These techniques are not only applicable to Canadian oil sands, but potentially to any environment where significant deformation results in seismic events giving the opportunity for a real-time analysis of failure conditions. Based on our analyses, changes in cumulative strain mimic observed pressure changes. Similarly, a resulting increase in energy surplus occurred at reservoir depth coincident with the occurrence of observed pressure spikes, followed by a subsequent increase in apparent volume and cumulative occurrence rates at shallower depth subsequent to the observed pressure spikes. Our observations suggest that advanced seismic analysis techniques can be used to potentially identify the transfer of strain and stress from the reservoir to shallower depths and provide the potential to provide real-time feedback mechanism on reservoir behaviour based on observed microseismicity.

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 enseignants0,364
Score d'incertitude au seuil0,992

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)0,0010,000

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 Opus0,118
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,116 · 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

Citations1
Publié2011
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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