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Enregistrement W2945206192 · doi:10.2118/0619-0022-jpt

New Operators, Well Designs Drive Record Gas Production in Haynesville

2019· article· en· W2945206192 sur OpenAlexaboutno aff
Trent Jacobs

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil shaleGeologyFossil fuelMining engineeringPaleontologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Haynesville Shale might be the greatest comeback story of the US shale revolution. At one point in 2016, there were just 13 active rigs in the dry-gas play that stretches between Louisiana and Texas. That figure has increased fourfold to today and, in April, the Haynesville set a new production record of 10.5 Bcf/D—the strongest output since 2011, per the US Department of Energy (DOE). The resurgence has been led not by the large operators who initially put the Haynesville on the map, but by a group of private equity-backed operators that entered the play within the last few years. Their momentum has been driven by liquefied natural gas (LNG) facilities that began exporting the product from the US Gulf Coast in 2016. Petroleum engineers have also moved the needle by creating a class of horizontal wells that look nothing like what the region has seen before in terms of productivity. “I think that over the past 3 or 4 years, the understanding of optimal frac design and the selection of the targets has evolved quite dramatically,” said Artem Abramov, the head of shale research for Rystad Energy in Oslo. The nearly 300 wells that were brought online in the Haynesville during 2017 have produced a cumulative average of 3.6 Bcf. They continue to generate an average of 8.5 MMcf/D, according to public data compiled by ShaleProfile. This is a marked improvement over 2015 vintage wells that managed only 1.5 MMcf/D after reaching the same cumulative production point. In terms of long-tail production, this is an increase of more than 450%. One of the most critical factors behind the improved recovery is the increased use of proppant in horizontal wells. Thanks to lower prices made possible by the in-basin mine trend taking hold across the US shale sector, operators can afford to place two or three times the amount of sand into Haynesville’s tight-rock system than they were prior to 2016. Abramov remarked that this development has effectively “re-established it as a completely new play.” Too Much of a Good Thing Rig counts have remained steady at around an average of 55 since the start of the year but the region is seeing more completion activity and has become one of the fastest-growing demand centers for hydraulic fracturing crews in the US. As the race to reawaken the sleeping giant continues on, there are concerns that too much production could harm the play’s economic standing. Calgary-based RS Energy Group (RSEG) recently looked at the issue and found that takeaway capacity may hit a wall as early as this summer, possibly curtailing drilling plans for the rest of the year. “It’s not a Haynesville constraint in isolation,” explained Trevor Sloan, an executive director and co-head of research at RSEG. “Rather, Haynesville producers share common routes to coastal demand centers—including LNG facilities—with northeast producers, and the midcontinent for that matter. Potential from all those basins could cause some congestion on routes south.”

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,537
Score d'incertitude au seuil0,546

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,202 · 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'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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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