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Enregistrement W2143777384 · doi:10.2118/84119-ms

Field Application of Unconventional Foam Technology: Extension of Liquid CO2 Technology

2003· article· en· W2143777384 sur OpenAlexaboutno aff
D. V. Gupta

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésViscosityFracturing fluidVolume (thermodynamics)Petroleum engineeringLiquid phaseLiquid waterMaterials scienceChemical engineeringChemistryThermodynamicsGeologyComposite materialPhysicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Liquid CO2-based systems have been pumped as fracturing fluids in North America since the early 1980s and liquid CO2/N2 system from 1994. The fluids have been used in more than 1000 wells in a variety of formations having permeability values from 0.1mD to 10 Darcies, depths in excess of 3000 m and bottom-hole temperataure (BHT) from 10 to 110 °C. The chemistry and physics of these fluids are intriguing and have been described before. Several attempts to increase the viscosity of liquid CO2 have been tried with little success. Here, a novel fluid is described that retains all the nondamaging aspects of liquid CO2 but with increased viscosity. This fluid is a foam of nitrogen in liquid CO2. It uses a CO2-soluble foamer that does not damage the formation and can be released into atmosphere without damaging the environment. The fluid does not include any other liquids, such as water, alcohol or hydrocarbons. The foam thus formed follows conventional foam physics (with respect to viscosity increase as a function of internal phase volume, etc.). Due to the limited amount of liquid CO2 used (around 20-25 volume% for a foam of internal quality of 75-80%), multiple jobs can be conducted on a single day making the system more cost-effective than the typical liquid CO2 fracturing system. A summary of the field use for shallow gas applications in Canada is described.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,203
Score d'incertitude au seuil0,398

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)0,0000,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations34
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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