Surface Microseismic Monitoring of Slick Water and Nitrogen Fracture Stimulations, Arkoma Basin, Oklahoma
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Surface based microseismic monitoring was performed to assess the effectiveness of slick-water and nitrogen fracture stimulations in a horizontal well with a 3500' lateral drilled in the Arkoma Basin of Oklahoma. Water production from this shale as well as the located events from the microseismic monitoring suggested the fracs were not contained in the target formation and contacted foreign water. The observed distribution of microseismic events suggested that planar fractures were created with varying complexity. The azimuths of the produced trends suggested that a strong influence from the pre-existing natural fractures directed the induced fractures. A direct comparison of the slick-water treatment to the nitrogen treatment revealed multiple advantages with the latter, such as more in-zone events, more energy per event, and more complexity in resulting fractures. Introduction The area monitored is located in the Arkoma Basin of Oklahoma, an area where the basin tectonics are inactive, but the weather is not. The surface array used to perform the surface monitoring of the slick-water and nitrogen treatments was designed to locate induced microseismic events by beamforming. The array consisted of 1078 stations of 12 geophones laid out in a radial pattern around the treatment well (Figure1). Although the treatments were two months apart, the array geometry was identical with the exception of removal of 11 stations from the array during the nitrogen treatment. The geophones were buried to a depth of one foot to maximize the signal to noise ratio by reducing the interference of the frequent seasonal rainfall. Cultural sources of noise such as traffic and inherent pad noises were taken into account by surface array design and seismic processing.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».