Notice bibliographique
Résumé
Technology Focus The wave of technology change in tight-reservoir exploration and production continues to gather momentum, with completion strategies and hydraulic-fracture stimulations customized to reservoir heterogeneity and quality as the central drivers for improvement. Another noteworthy driver for technology change is environmental-footprint reduction. Proppant-placement technologies now provide production enhancement with reduction in sand and water consumption. Other technologies are enabling the reuse of produced and flowback waters. Tubular, materials, and fluids technologies are evolving to meet the challenges encountered in tight-reservoir drilling, especially for high-temperature or high-pressure applications in “soft” rock. Completion products and practices, such as casing selection, wellhead selection, and numbers of perforations and their placement with regard to the planned fracturing stages, are evolving to enhance production from multistage-fractured, long horizontal wells while reducing the associated costs. Thanks to basinwide reservoir and microseismic data, hydraulic-fracture modeling is evolving to rationalize the apparent contradiction between anecdotal evidence and established theories for (1) fracture initiation, growth, and closure; (2) fracturing-fluid functional requirements; and (3) proppant selection, transport, and placement. At the same time, with reservoir-specific formation and production data, there continues to be growth in the understanding of production mechanisms and their relationship to the various formation types and understanding of geomechanical responses that result from hydraulic fracturing. Examples of such understanding are changes in permeability influenced by pore volume, near-wellbore choking as a function of rock properties, and slip/shear response as a function of rock properties. Plenty of progress remains to be made in linking together the production mechanisms, geomechanical responses, and hydraulic-fracturing models into an effective knowledge base. Opportunities still exist in then using this knowledge base to create workflows for better completion strategies and hydraulic-fracture stimulations. This month’s feature presents papers and a reading list that reflect several of these observations. Recommended additional reading at OnePetro: www.onepetro.org. SPE 148940 Stimulation's Influence on Production in the Haynesville Shale: A Playwide Examination of Fracture-Treatment Variables That Show Effect on Production by Neil Modeland, Halliburton, et al. (See JPT, March 2012, Page 62.) SPE 155640 Gas Flow Tightly Coupled to Elastoplastic Geomechanics for Tight and Shale Gas Reservoirs: Material Failure and Enhanced Permeability by Jihoon Kim, Lawrence Berkeley National Laboratory, et al. SPE 147462 Improving Fracture-Initiation Predictions on Arbitrarily Oriented Wells in Anisotropic Shales by Romain Prioul, Schlumberger-Doll Research, et al. SPE 155756 A Pore-Scale Gas-Flow Model for Shale-Gas Reservoir by Vivek Swami, University of Calgary, et al.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».