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Enregistrement W3202101168 · doi:10.2118/205573-ms

Vaca Muerta: An Emerging Shale Petroleum Reservoir

2021· article· en· W3202101168 sur OpenAlexaffabout
Rahimah Binti Abd Karim, Roberto Aguilera

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil shaleGeologyPetroleumNatural gasFossil fuelPetroleum engineeringShale oilProductivityDrillingUnconventional oilPetroleum industryMining engineeringPaleontologyEngineeringWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Argentina is ranked second globally in terms of technically recoverable shale gas, and fourth in shale oil (EIA 2015). The most prolific shale is the Vaca Muerta formation. The objective of this paper is to present geological and reservoir characterization, drilling and production strategies, as well as historical performance and economics of Vaca Muerta. The word petroleum as used in this paper includes oil, natural gas, and natural gas liquids. This paper describes natural fractures and their impact on hydrocarbon productivity. The successful commercial production from this unconventional resource has been driven by many factors, including regional geology, availability of advanced technology such as horizontal drilling and multi-stage hydraulic fracturing, as well as domestic and regional hydrocarbon demand (Sierra 2016). Vaca Muerta itself is very unique with multiple hydrocarbon windows from east to west, ranging from dry gas to wet gas, to light oil and black oil. The productivity of Vaca Muerta is benchmarked to some of the best US shale plays such as the Eagle Ford and the Marcellus. Vaca Muerta contains 1202 Tcf of risked gas in-place and 270 billion barrels of risked oil in-place. It is estimated that 308 Tcf and 16 billion barrels of these resources are technically recoverable (EIA 2015). To date, the total number of horizontal wells exceeds 600, mostly drilled in the black oil window (Secretaria de Energia de Argentina 2020; Wood Mackenzie 2020b). Dubbed the ‘golden goose’ of Argentina, the last decade has seen rapid exploration and development activities. The Argentina state oil company (YPF) leads the development in this region together with its partners. In 2019, production from Vaca Muerta reached 90,000 bbl/d of oil and 1180 MMcf/d of gas, contributing 21% of Argentina's total production (Secretaria de Energia de Argentina 2020; Wood Mackenzie 2020b). YPF predicted these rates would increase by 150% in 2022 (Rassenfoss 2018). Part of this increase will be contributed by La Amarga Chica block, where YPF and its partner, PETRONAS approved their 30-year master development plan in late 2018 to deliver 54,000 boe/d by 2022 (Zborowski 2019). This production increase has obviously been delayed due to the COVID-19 pandemic. The novelty of this paper is integration of geological and reservoir characterization, drilling and production strategies, as well as historical performance and economics of Vaca Muerta. It is concluded that oil and gas potential in the Vaca Muerta shale is significant and rivals the potential of some of the shales widely developed in the Unites States and Canada.

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 enseignants0,030
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
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,231 · 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
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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