MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2895788263 · doi:10.2118/187451-pa

Proppants—What 30 Years of Study Have Taught Us

2018· article· en· W2895788263 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 Production & Operations · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensOncolytics Biotech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydraulic fracturingEmbedmentPetroleum engineeringFracture (geology)Well stimulationWork (physics)GeologyGeotechnical engineeringComminutionFlow (mathematics)EngineeringReservoir engineeringMechanical engineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The earliest hydraulic-fracture stimulations used poorly sorted river sand as the proppant. Since this first experiment with proppants, the industry has evolved to offer a broad range of proppant choices although, by far, natural sand of some type remains the proppant of choice for a variety of reasons. For the past 30 years, an industry Consortium has engaged in a continuous program of building knowledge and understanding in the behavior of all types of proppants used in hydraulic fracturing. There are many basic understandings about the behavior of proppant packs under downhole reservoir conditions that have been developed through thousands of tests that have been performed through this work. These include the effects of proppant type, grain failure, fines migration, embedment, non-Darcy and multiphase flow, cycling, loading, packing arrangement, fracture-fluid damage, and others. All these effects can be at work simultaneously to negatively affect flow in the propped fracture, and the recognition of these effects assists in explaining observed well performance. This paper will present current knowledge of proppant performance that is sometimes misunderstood or wrongly applied and will assist the practicing engineer in well diagnostics and stimulation design.

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 enseignants0,512
Score d'incertitude au seuil0,530

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · 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