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Enregistrement W2784560391 · doi:10.2172/1417047

Liquid-Rich Shale Potential of Utah’s Uinta and Paradox Basins: Reservoir Characterization and Development Optimization

2017· report· en· W2784560391 sur OpenAlexaff
Michael Vanden Berg, Craig D. Morgan, Thomas C. Chidsey, John McLennan, David E. Eby, Hans G. Machel, Steve Schamel, Justin E. Birdwell, R.K. Johnson, Rick Sarg

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereport
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil shaleGeologyGreen River FormationHydraulic fracturingPetroleumPetroleum engineeringUnconventional oilNatural gasShale oil extractionStructural basinFossil fuelShale oilDrillingGeochemistryMining engineeringPaleontologyWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The enclosed report is the culmination of a multi-year and multi-faceted research project investigating Utah’s unconventional tight oil potential. From the beginning, the project team focused efforts on two different plays: (1) the basal Green River Formation’s (GRF) Uteland Butte unconventional play in the Uinta Basin and (2) the more established but understudied Cane Creek shale play in the Paradox Basin. The 2009-2014 high price of crude oil, coupled with lower natural gas prices, generated renewed interest in exploration and development of liquid hydrocarbon reserves. Following the success of the mid-2000s shale gas boom and employing many of the same well completion techniques, petroleum companies started exploring for liquid petroleum in shale formations. In fact, many shales targeted for natural gas include areas in which the shale is more prone to liquid production. In Utah, organic-rich shales in the Uinta and Paradox Basins have been the source of significant hydrocarbon generation, with companies traditionally targeting the interbedded sands or carbonates for their conventional resource recovery. Because of the advances in horizontal drilling and hydraulic fracturing techniques, operators in these basins started to explore the petroleum production potential of the shale units themselves. The GRF in the Uinta Basin has been studied for over 50 years, since the first hydrocarbon discoveries. However, those studies focused on the many conventional sandstone reservoirs currently producing oil and gas. In contrast, less information was available about the more unconventional crude oil production potential of thinner carbonate/shale units, most notably the basal Uteland Butte member. The Cane Creek shale of the Paradox Basin has been a target for exploration periodically since the 1960s and produces oil from several small fields. The play generated much interest in the early 1990s with the successful use of horizontal drilling. Recently, the USGS assessed the undiscovered oil resource in the Cane Creek shale of the Paradox Basin at 103 million barrels at a 95 percent confidence level and 198 million barrels at a 50 percent confidence level. Nonetheless, limited research was available or published to further define the play and the reservoir characteristics. The specific objectives of the enclosed research were to (1) characterize geologic, geochemical, and geomechanical rock properties of target zones in the two designated basins by compiling data and by analyzing available cores, cuttings, and well logs; (2) describe outcrop reservoir analogs of GRF plays (Cane Creek shale is not exposed) and compare them to subsurface data; (3) map major regional trends for targeted intervals and identify “sweet spots” that have the greatest oil potential; (4) reduce exploration costs and drilling risks, especially in environmentally sensitive areas; (5) improve drilling and fracturing effectiveness by determining optimal well completion design; and (6) reduce field development costs, maximize oil recovery, and increase reserves. These objectives are all addressed in a series of nine publications that resulted from this extensive research project. Each publication is included in this report as an independent appendix.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,047
Score d'incertitude au seuil0,093

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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