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Enregistrement W4386104052 · doi:10.2118/0723-0086-jpt

Analysis Reveals Depth of Vaca Muerta’s Potential

2023· article· en· W4386104052 sur OpenAlexaboutno aff
Chris Carpenter

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil shaleGeologyPetroleumMaturity (psychological)GrabenPetroleum engineeringCretaceousPaleontologyStructural basin

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

_ This article, written by JPT Technology Editor Chris Carpenter, contains highlights of paper SPE 205573, “Vaca Muerta: An Emerging Shale Petroleum Reservoir,” by Rahimah B. A. Karim and Roberto Aguilera, SPE, University of Calgary. The paper has not been peer reviewed. _ The objective of the complete paper is to present geological and reservoir characterization, drilling and production strategies, historical performance, and economics of the Vaca Muerta reservoir. The word “petroleum” as used in this paper includes oil, natural gas, and natural-gas liquids. The authors conclude that oil and gas potential in the Vaca Muerta shale is significant and rivals the potential of shales widely developed in the United States and Canada. Reservoir Background In 2008, exploration activities began in the Loma Campana (LC) field, leading to Vaca Muerta’s discovery in 2010. The LC area was selected as the first factory-mode development because of its pre-existing infrastructure and accessibility. The urgency of boosting hydrocarbon production in Argentina has driven multiple companies to invest substantially in unconventional resources. The complete paper details the shale’s geological setting and reservoir characterization. Reservoir heterogeneity and its effect on productivity are described for selected development areas, including La Amarga Chica (LAC), the central area, and LC. Vaca Muerta is an attractive target for shale development because of a few factors. One is its thermal maturity that increases from east to west. This has resulted in multiple types of hydrocarbon windows, from oil to dry-gas windows. Furthermore, it is laterally extensive and has formation thickness of up to 500 m. Total organic carbon (TOC) also is high (2–10%), with a mineralogy content of less than 30% clay. At the basin level, the average matrix porosity of Vaca Muerta ranges from 4 to 14%, with a narrower range at the field or block scale. The formation shows similarities with other well-known shale plays with similar porosity volumes and pore types, such as the Haynesville (between 8 and 16%) but higher than the Eagle Ford (between 8 and 10%). Significant formation thickness drove the application of vertical wells during the first factory drilling in Vaca Muerta. It allowed placement of four to six hydraulic fractures controlled by the lithologies and vertical heterogeneity. In 2015, however, a major change from vertical to horizontal well development occurred as a result of better understanding of the formation complexity and optimal landing zones. In the past few years, operators have increased lateral length from 1000 to 2500 m to improve productivity. Most operations use multiwell pad drilling. The pad is a four-well line with 10-m spacing on the surface and a minimum of 300-m spacing in the reservoir. This well spacing is wide by US standards but is optimal for Vaca Muerta to minimize well interference in the reservoir.

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 candidatesaucune
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 enseignants0,242
Score d'incertitude au seuil0,453

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,220 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
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