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Enregistrement W2967481911

Reservoir Characterization and Modeling of Potash Mine Injection Wells in Saskatchewan

2019· dissertation· en· W2967481911 sur OpenAlexaboutno aff
David L. Phillips

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPotashGeologyMining engineeringCharacterization (materials science)GeochemistryPetroleum engineeringPotassiumMaterials scienceMetallurgy
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the Saskatchewan potash mining industry vast quantities of brine wastewater are generated from potash processing and mine inflow water. As treatment of such waste is prohibitively expensive, disposal in deep saline aquifers is the only readily available option. However, the effects that such injection activities have on the subsurface conditions of the targeted aquifers are not well known. Additionally, the reservoir characteristics of the targeted aquifers are not well understood. The aim of my dissertation is to provide a large scale reservoir characterization study to the aquifers used for subsurface waste disposal at the potash mines in Saskatchewan, the basal clastics and the Interlake Group. The second aim of this research is to use the data from the reservoir characterization study to build analytical models of the injection wells in order to study the effects that such injection activities have had on the targeted aquifers. Characterizing deep aquifers such as the basal clastics and the Interlake Group is often difficult due to limited subsurface information available at great depths. In this investigation, available information from oil and gas exploration and development, such as geophysical logs, drill stem tests and core analysis provided valuable information on the subsurface distribution and rock characteristics (permeability) of these formations. This information allowed for a better understanding of the factors that have led to the success of injection activities at the potash mine sites and will assist future projects targeting fluid injection in the basal clastics and the Interlake Group. Through this analysis, it was found that there are great differences in the permeabilities both spatially and with respect to lithology in these aquifers, with permeability values in the Winnipeg Formation between 10-18.1-10-11.8 m2 and 10-15.9-10-11.6 m2 in the Deadwood Formation and 10-16.0-10-11.5 in the Interlake Group obtained from the various methods of analysis. Through the information gained through the reservoir characterization study, analytical models were generated in Aqtesolv (HydroSOLVE Inc. 2016) in order to simulate the reservoir response to the injection activities. History-matching was conducted in order to generate models with simulation outputs that most closely matched the falloff test pressure data. The calibrated history-matched models were able to provide insights into the pressure response as well as the extent of the pressure propagations in the aquifers. It was found some of the potash mine sites have generated significantly higher pressure responses than others and that the injection rates and aquifer permeability played a significant role in the pressure response at each mine site.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,462
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,213 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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