Environmentally Friendly Fracturing Fluid as Utilized in a Western Canada Sedimentary Basin Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent years, the oil and gas industry has been highly focused on reducing the environmental footprint caused by hydraulic fracturing fluids. This parallels society's fixation on developing "greener" technologies and processes. Environmentally friendly or "green" is a vague term referring to processes and products that reduce or eliminate any impact to human health and the environment (US EPA, 2014). Although this is a common goal among those in the oil and gas industry, there is a lack of structure around what defines "green." The definition varies across continents, governing bodies, companies, departments, and individuals, with each employing a different set of criteria they deem relevant. Developing a process for environmentally responsible fracturing without a clear and accepted definition is a cumbersome undertaking. This paper describes a process by which the concept of safer and "greener" hydraulic fracturing operation can be accomplished, with a strong focus on the chemical components of the fracturing fluid. The discussion will center around: health and safety of personnel, environmental impact of utilized chemistries, geographical applicability in conjunction with corresponding local regulatory policies, and an in-house developed chemical hazard rating system. The application of this process will be described through a case study which includes more than 100 pumped intervals in multiple geographic areas. The case study provides: stimulation job designs, treatment reports, and production results. Once a specific set of criteria has been established, a system that meets the aforementioned criteria needs to be developed. This process entails evaluation of each system component for environmental applicability and system performance. Additionally, through collaboration with chemical manufacturers, toxicologists, and fluid experts, the technical accuracy and applicability of toxicological data can be determined. A cradle-to-grave development of a foamed linear fluid system will be the example illustrated in this paper to showcase the development and implementation of a "green" hydraulic fracturing fluid system. This specific system encompasses a significantly reduced environmental profile in comparison to similar systems, while maintaining equivalent performance and overall cost to customer. The fluid system has been optimized and continues to be pumped with great success.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».