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Enregistrement W2213807889 · doi:10.3968/7674

Formation Selection Criteria for Volume Fracturing in Chang 7 Tight Reservoir in the Ordos Basin

2015· article· en· W2213807889 sur OpenAlexvenueno aff
Huayu Yuan, Yuanfang Cheng, Youzhi Li

Notice bibliographique

RevueAdvances in petroleum exploration and development · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrittlenessGeologyTight oilFracture (geology)Geotechnical engineeringPetroleum engineeringStructural basinTight gasHydraulic fracturingVolume (thermodynamics)Stress (linguistics)Reservoir simulationStress fieldEngineeringStructural engineeringMaterials scienceGeomorphologyComposite materialFinite element method

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Ordos basin possesses abundance of tight oil and it has huge commercial potential. Volume fracturing is an effective means for the exploitation of tight oil which is a significant impact by geological conditions. So far, the formation selection criteria targeting on volume fracturing of Chang 7 tight reservoir in the Ordos basin have not been established. This paper combined the experiments of rock mechanics and the fracturing simulating software Meyer, and built the selection criteria of Chang 7 tight reservoir in terms of the horizontal stress difference, the brittle index and the natural fractures. It is shown that the horizontal stress difference in Chang 7 tight reservoir is 6-12 MPa, the brittle index based on elastic parameters is 30-48, with strikingly regional natural fracture growth. The fracture geometry induced by volume fracturing is affected by the horizontal stress difference, the brittle index and the natural fracture numbers together. Complex fracture networks are likely to form in a highly naturally fractured section with the in-situ stress difference below 8 MPa and the brittle index over 40. The selection criteria is adequate for optimum formation selection and it has guide function in fieldwork which proved by field practice.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,247 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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