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Enregistrement W2973506399 · doi:10.2118/195995-ms

A Comprehensive Microbial Assessment of Hydraulic Fracturing Stimulations using State-of-The-Art Molecular Methods: Three Western-Canadian Case Studies

2019· article· en· W2973506399 sur OpenAlexaboutno aff
Marc Demeter, Virginia Wornstaff, Chris Wiggins, Darren Maley

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydraulic fracturingBiocideBiochemical engineeringPetroleum engineeringProduced waterSample (material)Environmental scienceEngineeringBiotechnologyBiologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Experience has shown that hydraulic fracturing operations can introduce and/or stimulate microbial populations in the wellbore that in turn may lead to undesired corrosion, souring or other production issues. Biocides are applied to prevent the establishment of problematic microbes. Characterizing and quantifying which microbes will be introduced to a well using molecular techniques allows for optimized or even proactive treatment and prevention strategies to be implemented, whereas, traditional microbial testing methods have proven insufficient. Once the standard for microbial assessments in the oil and gas industry, culture media bottles are now just one of many available tests. Tests vary by their resolution (culturable, active and living, total microbes), and the information they yield. Some tests target very specific microbial subgroups of concern (culture media, qPCR), while others evaluate all microbes within the sample (ATP, qPCR, 16S rRNA sequencing). In the case studies presented, water and produced fluids were collected from all pertinent frac sample points (source waters, pre- and post-chem and post completions) and were assessed using the suite of microbial methods stated above. Three case studies are presented with several noteworthy observations regarding the value microbial tests provide to frac operations. First, culture media-based testing consistently resulted in incoherent and confusing data that failed to correlate with the remaining testing technologies. Second, ATP technology provided efficient and timely testing which lent itself well to on-site, evidence-based decision making. During one of the fracs, ATP results were used to modify and optimize a microbial control program on-the-fly. Third, DNA-based testing (qPCR and 16S rRNA sequencing) provided the most comprehensive insight into the microbial communities exposed to the well, and those that established post-completions. Overall, holistic microbial testing offers the user key information required to design and implement successful microbial control programs for frac. Without it, microbial issues plagued production efforts. Culture media tests provided limited and unreliable information and were deemed not suitable for frac operations. ATP provided a useful microbial load in real-time but could not elucidate the types of microbes present. DNA testing filled this gap by providing quantities and types of microbes present. Apart from assessing microbial control programs during the frac, monitoring the production fluids is essential to assuring continued well performance. The acknowledgment of the role microbes play in well completions, and the testing technology to evaluate oilfield microbes is rapidly advancing. Here we present some of the first case studies highlighting the use of molecular, DNA-based technology for assessing hydraulic fracturing operations and showing the fallacy of culture media-based testing which is the current industry standard.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,039
Score d'incertitude au seuil0,234

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,005
Études des sciences et des technologies0,0060,002
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,291 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations2
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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