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Enregistrement W2161513209 · doi:10.1061/9780784413654.032

Interpretation Challenges for In Situ Stress from Mini-Frac Tests in Soft Rocks/Hard Soils

2014· article· en· W2161513209 sur OpenAlexafffundabout
N Shafiezadeh, Rick Chalaturnyk

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesHelmholtz-Alberta Initiative
Mots-clésCaprockHydraulic fracturingGeomechanicsGeologyOil shaleGeotechnical engineeringPetroleum engineeringPermeability (electromagnetism)Stress (linguistics)Stress fieldPore water pressureEngineeringFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The importance of measuring in-situ stresses as an essential input factor to caprock integrity analysis is realized for both the technical management of SAGD and CCS projects (design of optimal operating pressure) and environmental reasons (loss of caprock containment). A common technique to carry out stress tests in impermeable and weak rocks, like clay shale, is to combine sleeve fracturing with micro-hydraulic fracturing test for which premature initiation of the fracture at the packer level can be avoided. Following a brief introduction of the micro-hydraulic fracture technique, field data obtained from a micro-hydraulic fracturing test program completed to assess the far field in-situ stress state for a proposed low pressure Steam-Assisted Gravity Drainage (LP-SAGD) pilot project located southeast of Fort McMurray, Alberta, Canada has been analyzed. Pressure analyses during and after micro-hydraulic fracturing are used to compute the minimum in situ stress at depth and illustrate the wide variability in the results. Issues surrounding stress alterations in the near wellbore region, low permeability and low injection volumes are shown to contribute to incorrect estimates of the far field minimum in situ stress.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,022

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,232
Écart entre enseignants0,221 · 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'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

Citations1
Publié2014
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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