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Enregistrement W4392726741 · doi:10.2118/218053-ms

Critical Elements Extraction from Flowback and Produced Water: From Lab to Field

2024· article· en· W4392726741 sur OpenAlexaffabout
Amin Ghanizadeh, Christopher R. Clarkson, A. Bader, Benjamin M. Tutolo, A. Younis, Mehdi Shabani

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtraction (chemistry)Field (mathematics)Computer sciencePetroleum engineeringEnvironmental scienceGeologyChromatographyChemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Flowback and produced water (FPW) from multi-fractured horizontal wells (MFHWs) are possible sources of critical elements (CE) from unconventional hydrocarbon reservoirs. The objective of this study is to compare temporal variations of CE (Li, Mg) concentrations in FPW at lab- and field-scales, with examples from prominent Canadian unconventional hydrocarbon plays. A secondary objective was to evaluate whether CE could be extracted (i.e. ‘leached’) from reservoir rocks by FPW. Quantifying elemental leaching is important for reserves evaluation and identifying the relative importance of mechanisms contributing to CE enrichment in FPW (e.g., fluid mixing vs. fluid-rock interaction). High-temperature (150 °C), high-pressure (2200 psi) fluid-rock interaction experiments were conducted on three crushed-rock Montney (siltstones/sandstones) and Duvernay (organic/clay-rich shales) samples with variable composition, fabric, and reservoir quality. Time-lapsed fluid analysis (+30 days), using spectroscopy and ion chromatography (ICP-OES/IC) enabled observations of Li and Mg concentration profiles at the lab-scale. Lab-scale Li and Mg concentration profiles were then compared to post-fracture Li and Mg concentration profiles from multiple MFHWs completed in the Montney and Duvernay formations (public data). At the lab-scale, maximum measured Li concentrations for the Montney and Duvernay samples were 0.27 mg/L and 0.53 mg/L, respectively. Maximum lab-scale Li recoveries were significantly (about two orders of magnitude) smaller than those measured in the field (28-72 mg/L for the Montney wells, 26-54 mg/L for the Duvernay wells). This could be attributed to the 1) dominance of the fluid mixing mechanism in the field, relative to fluid-rock interaction, 2) variable rock-water mass ratios at lab and field scales, and/or limited (initial) content of Li in the analyzed samples, amongst other factors. Lab-scale Li and Mg concentration profiles exhibited similarities to and discrepancies with those observed in the field. Notably, larger Li concentrations (up to twice) were associated with lower pH, in agreement with field observations. Interestingly, lab-scale Li and Sr concentrations appear to co-vary for the Duvernay FPW, in agreement with field observations, suggesting the possibility of using Sr as a ‘proxy element’ for predicting Li anomalies in the Duvernay FPW. Quantifying temporal evolution of CE concentrations in FPW is essential for evaluating the feasibility of CE recovery from MFHWs and the selection of optimal Li extraction technologies over the well lifetime. This study provides the first-time comparison between lab- and field-scale temporal variations of CE concentrations in FPW for the purpose of evaluating CE extraction from unconventional hydrocarbon reservoirs.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,242
Écart entre enseignants0,236 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Routes d'admission2
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