Recent Developments and Utilization of Produced Water in Bakken Well Stimulations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The use of produced water in hydraulic fracturing operations is a sustainable alternative to freshwater resources and can reduce completion costs while taking pressure off the disposal reservoir. An examination of how Bakken operators have progressed utilization over the past decade is described. Several states have enacted legislation related to the minimization of freshwater use in the oil and gas industry. Although the industry's demand for freshwater is significantly smaller than irrigation and municipal use, alternatives can alleviate future increased use, specifically for hydraulic fracturing. Water source data for hydraulic fracturing is not widely available through public databases or professional oil and gas data services. Operators have only recently begun providing source water data to FracFocus. Information was culminated from industry correspondence, publications, and corporate reporting to estimate recent use of produced water in North Dakota, and new methods to increase use. Presently 40% of operators in North Dakota with active completion programs are incorporating produced water reuse, and 20% are using significant volumes with reuse rates of 5% to 28%. Water scarcity is not as severe in North Dakota compared with more arid regions of the country. North Dakota producers are presently replacing about 5% of freshwater with produced water in completion operations as compared to the Permian Basin in which reuse rates of over 50% have been reported. There seems to be room to grow produced water utilization within the Williston Basin, however the availability and deliverability are significant limitations. A renewed interest by operators has resulted in an evolution of the practice since 2019 with the primary benefits of improved sustainability and financial performance.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».