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Enregistrement W4309750783 · doi:10.2118/210287-pa

An Integrated Method to Mitigate Hazards from Hydraulic Fracturing–Induced Earthquakes in the Duvernay Shale Play

2022· article· en· W4309750783 sur OpenAlexaboutno aff
Gang Hui, Fei Gu

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInduced seismicityHydraulic fracturingGeologyPrecambrianSeismologyGeomechanicsBasementMicroseismOil shaleBrittlenessPore water pressureSedimentary rockGeotechnical engineeringMining engineeringPetrologyGeochemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary In recent decades, a remarkable increase in induced seismicity in the Western Canada Sedimentary Basin (WCSB) has been largely attributed to hydraulic fracturing (HF) operations in unconventional plays. However, a mitigation strategy concerning geological, geomechanical, and operational susceptibilities to HF-induced seismicity has not been well understood. This work proposes an integrated method to mitigate potential risks from HF-induced seismicity in the Duvernay play near Crooked Lake. The geological susceptibility to induced seismicity is evaluated first from site-specific formation pressure and a distance to the Precambrian basement. The regional in-situ stress and rock mechanical properties are then assessed to determine the geomechanical susceptibility to induced seismicity. Next, the operational factors are determined by comparing induced seismicity with operational parameters such as total injection fluids and proppant mass. It is found that regions with a low formation pressure (<60 MPa), a great distance from the base Duvernay to the Precambrian basement (>260 m), a low minimum principal stress (<70 MPa), and a low brittleness index (<0.45) tend to be induced-seismicity-quiescent regions. Finally, a multiple linear regression (MLR)-based approach is proposed by considering the relative importance of different parameters. The MLR analysis indicates that brittleness index, formation pressure, and total injection volume are the top three controlling factors. Three new horizontal wells are drilled and the MLR analysis of these wells using the three most important parameters is conducted. High-resolution monitoring results indicated that 95% of the induced events had a local magnitude of less than 2.0 during and after the HF operations (3-month time window and 5-km well-event distance), among which the maximum magnitude reached ML3.05 (<red light magnitude ML4.0). Therefore, the MLR-based approach was successfully validated, suggesting that this approach can be applied to mitigate potential seismicity risks in upcoming wells in the Fox Creek region. Such a workflow can also be applied to other regions to guide seismicity-free fracturing operations in unconventional plays.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,076
Score d'incertitude au seuil0,998

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,030
Tête enseignante GPT0,291
Écart entre enseignants0,261 · 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

Citations6
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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