MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2029644000 · doi:10.2118/0412-0034-jpt

Hydraulic Fracturing 101: What Every Representative, Environmentalist, Regulator, Reporter, Investor, University Researcher, Neighbor, and Engineer Should Know About Hydraulic Fracturing Risk

2012· article· en· W2029644000 sur OpenAlexaff
George E. King

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensApache (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydraulic fracturingDirectional drillingNatural gasOil shalePetroleum engineeringMethaneMining engineeringEnvironmental scienceGeologyWaste managementEngineeringDrillingChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Management - This is an excerpt from SPE 152596. The use of horizontal wells and hydraulic fracturing is so effective that it has been called “disruptive.” That is, it threatens the profitability and continued development of other energy sources, such as wind and solar, because it is much less expensive and far more reliable. Not only that, but compared with coal, natural gas produces only half the carbon dioxide and almost no sulfur, nitrous oxides, or mercury. Those demonstrable benefits over both traditional and alternative energy draw monetary and political attacks. Some university and media reports have focused on two main environmental concerns about using hydraulic fracturing to recover shale gas: Groundwater and/or surface-water contamination by methane or chemicals Escape of methane gas to the atmosphere These risks come from well construction, transportation of chemicals and fluids to the well site, and operation of the wells and the gas-transport system. This paper is an abbreviated analysis of a larger document on factual information about the purported risks of hydraulic fracturing: 1. Deep-well hydraulic fracturing does not travel through the rock far enough to harm fresh-water supplies. Thousands of field-monitoring tests and millions of fracturing jobs have confirmed this point. 2. In the deep, properly constructed wells that produce most US shale gas, the chance of even minor water contamination from fracturing chemicals is less than one event in a million fracture treatments, based on statistical analysis. When compared with the frequency of pollution from chemical dumps, acid mine drainage, general manufacturing, oil refining, and other energy- or product-producing activities, natural gas from conventional and unconventional sources generates more energy with the least impact and fewest problems. 3. Even as underground fractures grow (mostly outward with limited upward and downward growth), the total fracture extent remains thousands of feet below the deepest fresh water sands. The height of any fracture is limited by rock stresses, leakage of fracturing fluids within the target fracturing zone, and the hundreds of natural rock barriers that border the shale zone. Typical fracture height is 100 to 300 ft and separation between the top of the fracture and the deepest fresh water sands ranges from 3000 to over 5000 ft. 4. Water contamination due to spilled industrial chemicals occurs rarely and even less so for fracturing chemicals and comes exclusively from careless road transport, on-site storage and surface mixing, or well construction. These failings can be addressed successfully with existing technology and effective regulations. It is interesting to note that the states with the fewest problems are those with strong state regulations. Appropriate regulations already exist in most producing states and work very effectively to protect the environment.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,185
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,218 · 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.

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

Citations89
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Petroleum TechnologyMême sujetAtmospheric and Environmental Gas DynamicsTravaux en français237 207