Microseismic Case Study: A deeper look into the microseismic events. What events are really related to stimulated reservoir.
Notice bibliographique
Résumé
Summary Yangarra Resources Ltd. (Yangarra) was preparing to develop the Cardium sand on their acreage in the Willesden Green area of Alberta. To optimally drain the acreage, horizontal well density and the number of frac stages employed using multi stage fracture stimulation was questioned. To answer this, Yangarra contracted Reservoir Imagining Ltd. (Reservoir Imaging) to acquire downhole microseismic (MS) data in a vertical well they drilled near the initial proposed horizontal well. In addition to the MS data it was decided to acquire a VSP survey to refine the velocity model, tie an existing 3D reflection seismic survey and confirm the phase and integrity of the 3D seismic processing. One of the basic questions that a microseismic survey addresses is the fracture length achieved during a fracture stimulation operation. The ‘first look’ results of the MS survey showed microseismic events were reaching as far as 250 meters from the well bore and up to 250 meters above and 175 meters below the Cardium sand. The question was ‘to what extent were the observed microseismic events linked and stimulated and therefore actually contributing to production’. By analyzing the timing and amplitude of the microseismic events it became apparent that not all events should be used in estimating the stimulated rock volume. By making a series of assumptions and filtering the data, we were able to come up with a more reasonable estimate for stimulated rock volume and thus provide data that would yield an appropriate well density to efficiently drain the reservoir.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».