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Enregistrement W2921113386 · doi:10.2118/194811-ms

Refrac Screening Processes in Unconventional Reservoirs, A Geomechanics Perspective

2019· article· en· W2921113386 sur OpenAlexaff
Yarlong Wang, Maurice B. Dusseault

Notice bibliographique

RevueSPE Middle East Oil and Gas Show and Conference · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of WaterlooPetro Geotech (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeomechanicsGeologyEmbedmentPermeability (electromagnetism)Petroleum engineeringLimitingOil shalePoromechanicsGeotechnical engineeringPetrologyPorous mediumPorosityEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Refracturing is often required in shale and tight gas formations because of inadequate initial HF design or unexpectedly rapid production decline. Water blocking because of fracturing liquid incompatibility, unexpected proppant embedment and crushing, shorter or curved primary fracture length because of premature screen off, general pressure depletion, primary fracture mis-orientation from stress shadowing, unfavourable poroelastic effects limiting the performance of the stimulated volume, and, in general, formation permeability reduction from stress sensitivity may all contribute to unsatisfactory or rapidly declining production. We emphasize the role of geomechanics in candidate screening and review the major factors leading to production decline in unconventional reservoirs. Although the fracture geometry may be altered in a staged fracturing process, the primary focus should be given to the formation permeability enhancement either due to shear dilation or induced fractured network elongation.

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil0,574

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,213
Écart entre enseignants0,192 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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