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Enregistrement W2044285241 · doi:10.2523/iptc-17565-ms

Subsurface Cuttings Injection: Technical Challenges and Opportunities

2014· article· en· W2044285241 sur OpenAlexaboutno aff
Alberto Maliardi, Fulvio Re Cecconi, Davide Simeone, Salamat Gumarov, Talgat Shokanov, V. V. Anokhin, Said Benelkadi, F. Bosisio, R.. Mangiameli

Notice bibliographique

RevueInternational Petroleum Technology Conference · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAgip KCO
Mots-clésWaste disposalDrill cuttingsWaste managementContainment (computer programming)DrillingEnvironmental scienceRadioactive wasteEngineeringDrilling fluidComputer scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The progression of new and remote field development, including arctic and deepwater, inherently increases the volume of cuttings and waste generated from drilling, completion and production operations. The economic and environmental impact of this waste management including transportation, treatment and final disposal is considerable and can be drastically decreased through subsurface cuttings and waste injection. This environmentally friendly disposal solution provides an effective and practical way to minimize associated health, safety and environmental risks by eliminating transportation needs and potential accidents, and therefore reducing the long-term project environmental footprint. Nowadays, cuttings injection is considered a proven technology for the final disposal of drilling waste through subsurface injection into an engineered subsurface strata or formation where the injected waste is safely contained for permanent storage. The logistical constrains of transporting large volumes of produced waste to the final disposal site poses many challenges in large-scale field development, where the most cost-effective solution is often to drill a dedicated injector well, process and inject all the produced waste at the single cuttings injection site. An application of comprehensive fracture-mapping techniques is a major step in ensuring that the target formation will be suitable to accommodate all waste volume injected. Fracture mapping the waste domain complexities represents valuable information, not only in the overall planning of drilling operations, but in the fundamental and invaluable need to provide sound engineering and assurance for the waste subsurface containment. This papers describe the driving factors and opportunities for implementing cuttings injection in one of the largest and complex development projects in the northern part of Caspian Sea where ecologically sound drilling, stringent environmental regulations and "zero discharge" policy commitment are critical for the success of the drilling operations and overall field development. Introduction The exploration and production (E&P) industry has become more ambitious in searching out new frontiers, with notable successes over the past decade, particularly in offshore and arctic. More than half of all oil and gas reservoirs discovered and major development projects worldwide over past 10 years have been in remote and challenging operating environments, and in many instances, with limited support infrastructure and extraordinary environmental protection commitment in the highly sensitive areas. In fact 20 years ago a significant amount of these reservoirs, particularly deepwater and arctic, were still not proven and, in most cases, were not even on our industry's radar screens. It is now estimated that more than 200 new remote offshore and arctic fields will enter production over the next four years in response to the criticality of meeting global energy demands over the next decade. Field development capital expenditures are expected to triple by 2020 with majority of this growth taking place in the Atlantic and Arctic basins - particularly in Angola, Brazil, Russia, Norway, Canada and the US. Other countries with complex but solid activity include Australia, Azerbaijan, Egypt, Kazakhstan and UAE.

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)0,001
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,228
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 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
GenreAutre

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

En bref

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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