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Enregistrement W2905532406 · doi:10.1039/c8em00351c

Flowback verses first-flush: new information on the geochemistry of produced water from mandatory reporting

2018· article· en· W2905532406 sur OpenAlexfundno aff
William T. Stringfellow, Mary Kay Camarillo

Notice bibliographique

RevueEnvironmental Science Processes & Impacts · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesOffice of ScienceOffice of Fossil EnergyLawrence Berkeley National LaboratoryCalifornia Department of ConservationLaboratory Directed Research and DevelopmentCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaU.S. Department of Energy
Mots-clésWater resource managementEnvironmental scienceBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Unconventional oil and gas development uses the subsurface injection of large amounts of a variety of industrial chemicals, and there are concerns about the return of these chemical to the surface with water produced with oil and gas from stimulated wells. Produced water, including any flowback of injected fluids, must be managed so as to protect human health and the environment, and understanding the chemistry of produced water from stimulated wells is necessary to ensure the safe management of produced water. In 2014, California instituted mandatory reporting for all well stimulations, including sampling produced water two times and comprehensive chemical characterization of fluids injected and fluids recovered from stimulated wells. In this study, we analyzed data from mandatory reporting with the objective of closing previously identified data gaps concerning oil-field chemical practices and the nature of flowback and produced water from stimulated wells. It was found that the plug-flow conceptual model of flowback developed in shale formations, where salinity increases over time as produced water is extracted, was not appropriate for characterizing produced water from unconventional wells in these oil reservoirs, which are predominately diatomite and sandstones. In these formations stimulation caused a "first-flush" phenomena, where salts and metals were initially high and then decreased in concentration over time, as more produced water was extracted. Although widely applied to meet regulatory requirements, total carbohydrate measurement was not found to be a good chemical indicator of hydraulic fracturing flowback. Mandatory reporting closed data-gaps concerning chemical use, provided new information on acid treatments, and allowed more detailed analysis of hydraulic fracturing practices, including comparison of water use by geological formation.

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 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,140
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,200 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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