Developing a fuzzy logic-based risk assessment for groundwater contamination from well integrity failure during hydraulic fracturing
Notice bibliographique
Résumé
Recent natural gas development by means of hydraulic fracturing requires a detailed risk analysis to eliminate or mitigate damage to the natural environment. Such geo-energy related subsurface activities involve complex engineering processes and uncertain data, making comprehensive, quantitative risk assessments a challenge to develop. This research seeks to develop a risk framework utilising data for quantitative numerical analysis and expert knowledge for qualitative analysis in the form of fuzzy logic, focusing on hydraulically fractured wells during the well stimulation stage applied to scenarios in the UK and Canada. New fault trees are developed for assessing cement failure in the vertical and horizontal directions, resulting in probabilities of failure of 3.42% and 0.84%, respectively. An overall probability of migration to groundwater during the well injection stage was determined as 0.0006%, compared with a Canadian case study which considered 0.13% of wells failed during any stage of the wells life cycle. It incorporates various data types to represent the complexity of hydraulic fracturing, encouraging a more complete and accurate analysis of risk failures which engineers can directly apply to old and new hydraulic fracturing sites without the necessity for extensive historic and probabilistic data. This framework can be extended to assess risk across all stages of well development, which would lead to a gap in the modelled and actual probabilities narrowing. The framework developed has relevance to other geo-energy related subsurface activities such as CO2 sequestration, geothermal, and waste fluid injection disposal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».