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Enregistrement W4390537665 · doi:10.1190/geo2023-0263.1

Integrated analysis of cyclic steam stimulation in a heavy oil reservoir: Microseismicity, brittleness, and landing height

2024· article· en· W4390537665 sur OpenAlexaff
Amna Feroz, Mirko van der Baan

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicroseismOverburdenGeologySeismologyCrackingComminutionBrittlenessPetrologyGeotechnical engineeringMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT We compare microseismic observations against pumping information, landing heights, and various well logs. The data were acquired during cyclic-steam injection between September 2002 and December 2005. Ninety-five percent of the microseismicity occurred during injection and in the overburden; 70% of the events happened during the first cycle. Microseismicity in the overburden is likely caused by a greater brittleness than in the reservoir and a cluster of microseismic events in regions with a smaller landing height, thereby facilitating dry cracking due to the volumetric expansion of the reservoir. Yet, other areas with equally shallow landing heights displayed little to no microseismicity, pointing to an inhomogeneous steam front. Furthermore, recorded microseismicity is subject to the Kaiser effect in that event rates are low in subsequent cycles until the current injection pressure exceeds the previous maximum, explaining why 70% of the events occurred during the first cycle and possibly why microseismicity during production accounted for only 5%. Microseismicity in brittle formations can be caused by pore-pressure variations (wet cracking) and/or changes in the total stresses (dry cracking). Identification of pore-pressure variations in the overburden is important because it may indicate containment challenges. Analysis of the growth rate of the microseismic cloud combined with the shallow landing height indicated dry cracking to be more likely than wet cracking but analysis of additional data is required to strengthen this conclusion.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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)0,0010,000

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 GPT0,235
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations0
Publié2024
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Résumé présentoui

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