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Enregistrement W2583656358 · doi:10.2118/0616-0028-jpt

EOR-For-Shale Ideas to Boost Output Gain Traction

2016· article· en· W2583656358 sur OpenAlexaboutno aff
Trent Jacobs

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil shalePetroleum engineeringTight oilEnhanced oil recoveryPetroleumWork (physics)Shale oilCompletion (oil and gas wells)Unconventional oilEngineeringGeologyNatural resource economicsWaste managementEconomicsMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Low oil prices may not be the biggest threat to the long-term sustainability of the North American shale business. Some are more concerned about the low recovery rates of horizontal shale wells, estimated to be about 7% on average— far short of the 40% achieved through primary and secondary (waterflooding) production in conventional reservoirs. Refracturing has been touted as the next big thing to improve ultimate recovery, but such operations remain relatively expensive and may only temporarily reset production to initial rates once or twice in a well’s life. To see long-term results and a doubling or tripling of current recovery rates, a number of experts say enhanced oil recovery (EOR) technologies must be developed to work in tight shale reservoirs. And due to persistently low natural gas prices, current efforts appear to be exclusively focused on oil and condensate producing wells. It is early days for this area of EOR research. There is no consensus on which approaches will work best, how much they may cost, what the most pressing challenges are, or exactly when an EOR operation should begin. “Our understanding is really small,” said Todd Hoffman, an assistant professor of petroleum engineering at Montana Tech University. “We’re coming from the conventional world where ‘this’ is how we did EOR and we may just have to throw all that out.” Hoffman is one of several researchers trying to figure out how EOR methodologies can be adapted or reinvented for the oil-rich shale fields of North Dakota, Texas, and Canada. One of the most popular ideas being studied is a huff-and-puff approach that uses a single horizontal well to alternate between producing oil and injecting natural gas or CO2 to re-pressurize the reservoir and displace oil. Another idea is to apply continuous injections into one well and use an offset well as the producer. Others are looking into flooding the wells with surfactants and possibly acid to stimulate production. In May, EOG Resources laid claim to the first economic demonstration of an injection-based EOR technology for tight oil in the US. The company said the development may have long-term production benefits and is competitive with drilling new wells. But other than making it clear that the process has been successful and uses dry gas produced in the same field, EOG is withholding key operational details such as whether it involves the huff-and-puff technique or continuous injections. A number of other innovative shale producers including Statoil, Nexen Energy, Continental Resources, and Marathon Oil have also either funded research or are known to be running pilots, but have not made their results public. As most shale producers remain silent about their EOR efforts, there are a growing number of technical papers being published by university petroleum departments and reservoir engineering consultants. They are using computer models and corefloods to test their theories and have produced promising numbers that suggest there may be several practical ways to implement EOR strategies for shale.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,044
Score d'incertitude au seuil0,148

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0050,012
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0030,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0440,014

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,256 · 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'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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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