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Enregistrement W2176949916 · doi:10.2118/151453-pa

Colorado Drill-Cuttings-Injection Pilot Results

2012· article· en· W2176949916 sur OpenAlexaff
Kenneth R. Kunze, Edgar E. Romero, Steven Duck

Notice bibliographique

RevueSPE Drilling & Completion · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensImperial Oil (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDrill cuttingsDrillingCuttingDrillCasingDrilling fluidGeologyEngineeringPetroleum engineeringEnvironmental scienceMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary From December 2007 through April 2011, the operator conducted a two-phase drill-cuttings-injection pilot at the Piceance field in western Colorado to reduce the environmental footprint of drilling operations. This was the first subsurface injection of drill cuttings in Colorado, and it used a lost-circulation zone in the Wasatch G formation as the injection interval. The first phase of the pilot was to assess the technical feasibility and formation response to injection. During this phase, water-based mud and drill cuttings from four wells were injected into a fifth well that was temporarily suspended at the intermediate casing and perforated in the Wasatch G formation. More than 40,000 bbl of fluid was injected during vacuum conditions with confirmed confinement to the target zone. On the basis of the injection results, the pilot progressed to a second phase to assess the logistical requirements of transporting cuttings from multiple drilling locations to a central processing-and-injection site. The injection well selected had experienced lost returns in the Wasatch G when originally drilled and was completed as a dedicated injector. The pilot processed cuttings from three active rigs, and it demonstrated the capacity to process cuttings from more than six rigs. The operator proved injection as a technically feasible option for drilling-waste disposal during full-field development at Piceance.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,355
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,193 · 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.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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