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Enregistrement W4244146105 · doi:10.2523/75666-ms

Optimized Gas-Well Stimulating Using CO2-Miscible, Viscosified Hydrocarbon Fracturing Fluids

2002· article· en· W4244146105 sur OpenAlexaffabout
Robert Taylor, Abe Khallad, A. Cheng, Bob Barree, Jennifer F. Byrnes, Karen Kelly, Mike Conway, Ray Caufield, Sheri Tourigny

Notice bibliographique

RevueProceedings of SPE Gas Technology Symposium · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationArt historyLibrary scienceEngineeringArtComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optimized Gas-Well Stimulating Using CO2-Miscible, Viscosified Hydrocarbon Fracturing Fluids Robert Taylor; Robert Taylor Halliburton Search for other works by this author on: This Site Google Scholar Abe Khallad; Abe Khallad PetroCanada Oil and Gas Search for other works by this author on: This Site Google Scholar Alick Cheng; Alick Cheng Halliburton Search for other works by this author on: This Site Google Scholar Bob Barree; Bob Barree Barree & Associates Search for other works by this author on: This Site Google Scholar Jennifer Byrnes; Jennifer Byrnes PetroCanada Oil and Gas Search for other works by this author on: This Site Google Scholar Karen Kelly; Karen Kelly PetroCanada Oil and Gas Search for other works by this author on: This Site Google Scholar Mike Conway; Mike Conway Stim Lab., Inc. Search for other works by this author on: This Site Google Scholar Ray Caufield; Ray Caufield PetroCanada Oil and Gas Search for other works by this author on: This Site Google Scholar Sheri Tourigny Sheri Tourigny PetroCanada Oil and Gas Search for other works by this author on: This Site Google Scholar Paper presented at the SPE Gas Technology Symposium, Calgary, Alberta, Canada, April 2002. Paper Number: SPE-75666-MS https://doi.org/10.2118/75666-MS Published: April 30 2002 Cite View This Citation Add to Citation Manager Share Icon Share Twitter LinkedIn Get Permissions Search Site Citation Taylor, Robert, Khallad, Abe, Cheng, Alick, Barree, Bob, Byrnes, Jennifer, Kelly, Karen, Conway, Mike, Caufield, Ray, and Sheri Tourigny. "Optimized Gas-Well Stimulating Using CO2-Miscible, Viscosified Hydrocarbon Fracturing Fluids." Paper presented at the SPE Gas Technology Symposium, Calgary, Alberta, Canada, April 2002. doi: https://doi.org/10.2118/75666-MS Download citation file: Ris (Zotero) Reference Manager EasyBib Bookends Mendeley Papers EndNote RefWorks BibTex Search Dropdown Menu toolbar search search input Search input auto suggest filter your search All ContentAll ProceedingsSociety of Petroleum Engineers (SPE)SPE Unconventional Resources Conference / Gas Technology Symposium Search Advanced Search Abstract The use of CO2-miscible, viscosified hydrocarbon fracturing fluids has been proven to be a very effective gas-well stimulation technique in Canada and the United States. Fluid recovery is enhanced after stimulation by this process. Anderson and Gruber presented the original concepts used in paper CIM 95-45, entitled "Carbonated Hydrocarbons for Improved Gas Well Fracturing Results." 1This paper provides results of wells recently stimulated. Simplifications to the fluid and job design processes, and additional design considerations are introduced. New CO2 solubility data generated at 50°C, 85°C, and 120°C with 30%, 40%, and 50% CO2 in four different fracturing fluids are presented to provide a wider range of design data. Compositional data for a number of specialty fracturing fluids are introduced to illustrate their enhanced fluid-recovery capability compared to heavier fluids such as kerosene and diesel. Keywords: barree, optimized gas well stimulation, khallad, carbonated hydrocarbon, hydraulic fracturing, stimulation, methane, bubble point, society of petroleum engineers, proppant Subjects: Hydraulic Fracturing, Fluid Characterization, Fracturing materials (fluids, proppant), Well Intervention Copyright 2002, Society of Petroleum Engineers You can access this article if you purchase or spend a download.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,201 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations5
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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