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Enregistrement W3131337070 · doi:10.2118/spe-169799-ms

Post-frac Flowback Water Chemistry Matching in a Shale Development

2014· article· en· W3131337070 sur OpenAlexaff
Oscar Vazquez, Ruchir Mehta, Eric Mackay, Sandra Linares-Samaniego, M. M. Jordan, J. Fidoe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensNalco (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil shaleHydraulic fracturingPetroleum engineeringDissolutionGeologyPermeability (electromagnetism)Fracturing fluidProduced waterFluid dynamicsChemistryChemical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Shale developments are normally hydraulic fractured to stimulate the low permeability of the reservoirs, in order to allow fluid to flow to the wellbore. The most common fluid fracture deployed in shale developments is slickwater; which is typically composed volumetrically of approximately 95% water, 4% proppant and 1% other chemicals such as scale inhibitor, surfactant, biocide and corrosion inhibitor. Water management in shale plays accounts for 5% - 15% of total well completion costs. This study investigates the fate of fracturing fluids in shale developments and attempts to understand the effect of fracturing fluid trapped within the reservoir. Approximately 5% - 50% of fracturing fluid pumped is flowed back as the well is put on production. Scale deposition is often experienced within these wells due to the interaction of fracturing fluid lost to the formation reacting with formation brines. It is estimated that the formation of scale within the reservoir, blocks of nano-pores and reduces to some extent the fraction of fracturing fluid returned. The main purpose of this study was to simulate the post-frac flowback composition using a reactive transport model. The model simulates the injection of the fracture fluid, when in contact with the reservoirs minerals, a number of geochemical processes take place and with subsequent production further reactions are possible. The model was used to evaluate the possible causes of the high TDS content in the post-frac water, on one hand dissolution of salts present in the shale or the breaching of deep saline aquifers during fracturing. The value of this paper being to the industry is to increase the understanding of the geochemical reactions occurring during shale fracturing which will impact produced water reuse, scale inhibitor selection to prevent inorganic scale deposition resulting in better fracture performance.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 recherche0,0010,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,177
Écart entre enseignants0,174 · 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'étudeObservationnel
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
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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