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Enregistrement W2090043699 · doi:10.2118/1215-0083-jpt

Technology Focus: Water Management (December 2015)

2015· article· en· W2090043699 sur OpenAlexaboutno aff
Syed A. Ali

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydraulic fracturingProduced waterDirectional drillingResidual oilPetroleum engineeringEnvironmental scienceDrilling fluidWater qualityFracturing fluidGeologyWaste managementDrillingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology Focus Horizontal drilling followed by multistage fracturing is the most prevalent mode of hydrocarbon extraction from shales. Hydraulic fracturing of a well encompasses, on average, approximately 30 fracturing stages, with each stage using approximately 3,800 bbl of fresh water, equating to approximately 114,000 bbl for each well. The need for such vast amounts of fresh water in hydraulic fracturing significantly affects water availability and sourcing and the cost and logistics of accessing and trucking the water to the wellsite. Furthermore, regulations designed to protect communities and the environment from potential sources of contamination are becoming increasingly stringent. Approximately 10–30% of the fresh water injected into a well during fracturing treatments returns to the surface along with various amounts of formation water, henceforth referred to as produced water. Thus, in the interest of conservation and sustainability, it is highly desirable to maximize any opportunity to reuse the produced water for subsequent fracturing treatments. Produced water usually contains residual hydrocarbon; high levels of total dissolved solids (TDS), including sodium, calcium, magnesium, barium, and other salts; suspended solids; and residual production chemicals. Reclaiming produced water as the base fluid for hydraulic fracturing not only helps to alleviate the industry’s dependence on fresh water but also lowers the overall cost of the fracturing operations. Conventional fracturing-fluid systems require fairly low TDS to achieve stable rheology, so produced water requires extensive treatment before it can be used for fracturing. There have been attempts to develop fluids that can be prepared with produced waters that contain a limited amount of TDS, typically less than 30,000 ppm. However, several operating areas, including the Haynesville, Marcellus, and Bakken shales and west Texas areas, have produced waters with much higher salinity (TDS concentrations greater than 150,000 ppm). An ideal solution would be to reuse the high-TDS produced water in subsequent fracturing treatments with minimal filtration to remove the suspended solids. In response, a growing group of chemical suppliers, researchers, and service companies are on a mission to develop fracturing fluids using high-TDS produced water as a base fluid that provides a stable rheology. The papers featured this month deal with the formulation of stable fracturing fluid from high-TDS produced water. I urge you to look at OnePetro, the SPE online library, and download papers. You will find updates on best practices, case studies, new fluid formulations, and much more. JPT Recommended additional reading at OnePetro: www.onepetro.org. IPTC 18142 Slickwater Chemistry Concerns and Field Water Management in Tight Gas by David Langille, Shell Canada, et al. SPE 173371 Chemical Compatibility of Mixing Utica and Marcellus Produced Waters: Not All Waters Are Created Equal—A Case Study by F.B. Woodward, Shell Exploration & Production, et al. SPE 173324 The Freshwater Neutral Challenge: The Need for Protection, Reduction, Innovation, and Conservation by R. Greaves, Southwestern Energy, et al. SPE 173372 Overcoming Obstacles for Produced Water in Bakken Well Stimulations by Darren D. Schmidt, Statoil, et al.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,745
Score d'incertitude au seuil0,543

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,215 · 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'étudeSans objet
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

Citations0
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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