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Enregistrement W2209504942 · doi:10.2118/168598-pa

Fracture Characterization Using Flowback Salt-Concentration Transient

2015· article· en· W2209504942 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensNexen (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSalinityShale gasPlateau (mathematics)GeologyFracture (geology)Environmental scienceHydrology (agriculture)Oil shalePetroleum engineeringSoil scienceGeotechnical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary As observed in many shale-gas operations, salt concentration of flowback water increases with time. Usually, the shape of salt-concentration/load-recovery plots is different from one well to another. We hypothesize that the shape of the salinity profile during the flowback process provides useful information about the complexity of the fracture network. In this study, we propose a model to describe the relationship between salinity and cumulative water production. We also compare the model results and flowback-salinity data to characterize the fracture network. Flowback-salinity data are collected from three multifractured horizontal wells completed in the three shale members [Muskwa (Mu), Otter-Park (OP), and Evie (Ev)] of the Horn River Basin. The salinity profiles for the Mu and OP wells initially increase and finally reach a plateau, whereas the salinity profile for the Ev well shows a continuous increase and does not show a plateau. We hypothesize that the early water with lower salt concentration at the onset of the flowback process is mainly produced from the primary fractures with larger aperture size. Also, we believe that the fractures with smaller aperture size become more important as the flowback process progresses, and therefore, the high-salinity water produced at later times is mainly produced from secondary fractures. We also propose a model to describe the salinity-profile behaviors. The model presents the aperture-size distribution (ASD) of the fracture network. A comparative analysis of the model results and the flowback-salinity data indicates that the Ev well with a steady increase in its salinity profile has a wider ASD compared with the Mu and OP wells with a plateau in their salinity profiles. This suggests that the fracture network is more complex in Ev compared with those in Mu and OP. More-complex fracture network in Ev is also in agreement with its higher gas and lower water recovery during the flowback process as opposed to the lower gas and higher water recovery in Mu and OP. The presented model for describing the behavior of the salinity profile during the flowback process and its meaningful relationship to the fracture-network complexity provide an alternative approach for reservoir characterization. This study encourages the industry to manage the flowback operations carefully and to monitor the water chemistry.

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,349
Score d'incertitude au seuil0,362

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,230
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