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Enregistrement W4408031482 · doi:10.2118/0325-0022-jpt

Is There a Hydraulic Fracturing ‘Blind Spot’ in Conventional Reservoirs?

2025· article· en· W4408031482 sur OpenAlexaboutno aff
Trent Jacobs

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydraulic fracturingBlind spotPetroleum engineeringGeologyComputer scienceArtificial intelligence

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Almost all notable advancements in hydraulic fracturing technology over the past 2 decades have stemmed from the rise of the tight-oil and -gas industry. During this time, completions equipment evolved from the analog workhorses of yesteryear into increasingly sophisticated, digitized, and efficient machines that rival anything found in the oilfield technology portfolio. The transformation also includes mountains of scientific research that have enabled engineers and specialists to model and stimulate tight reservoirs with greater confidence and accuracy. But amid all this success, a question has been brewing for years: Can modern fracturing technology be effectively applied beyond the tightest, lowest-quality rocks? Martin Rylance and a team of completions experts from independent oil producer Liberty Resources and modeling firm ResFrac Corp. argue that the industry has developed a “blind spot” when it comes to low—but not ultralow—permeability conventional reservoirs. They believe these formations could be effectively developed using modern fracturing techniques, but they have largely been overlooked. According to Rylance, industry veteran and managing director of IXL Oilfield Consulting, this blind spot exists because North American onshore operators became focused on fracturing hard, tight rock in the 1970s and 1980s with fractured vertical wells. “We skipped a step,” Rylance explained. “The technology for fractured horizontal wells in conventional rock wasn’t in place when we were developing tight-ish rock across North America. That’s now the challenge that the rest of the world faces—there’s no supporting extensive database to draw upon for the development of conventional fractured horizontals.” This gap in knowledge didn’t hinder the expansive development of tight rock across the US and Canada, but it has left a significant opportunity untapped. Rylance and his coauthors lay out their case in two new papers, SPE 223561 and SPE 223562, which support the idea that horizontal multistage wells can outperform fractured vertical wells—perhaps by orders of magnitude in certain cases. Both papers were presented at this year’s SPE Hydraulic Fracturing Technology Conference and Exhibition (HFTC) in the Houston area, where the authors made their case for revisiting low‑quality conventional formations with a new perspective—and carefully selected technology. Rylance spoke to SPE 223561 and highlighted a concept known as the resource triangle, first introduced by a group led by the late hydraulic fracturing pioneer Stephen Holditch. At the top, the triangle illustrates the scarcity of high-quality conventional reservoirs, as opposed to its base where we find a much larger but economically challenging category of tight oil, shale gas, and other unconventional plays that, despite their difficulty, have reshaped global energy markets. “As you move down the triangle, you get more certainty regarding the resource,” said Rylance. “But also increasing cost, decreasing recovery factors, and a growing technology requirement to develop—more energy in, less energy out, typically.” The key takeaway, Rylance said, is that “fracturing is an inevitably” as the industry exhausts the so-called good rock. What remains are long overlooked pay zones that lie between the middle and the bottom of the triangle. “Those familiar with the classics know that Dante’s Inferno has nine levels of misery on the journey to hell—perhaps there is a tenth: hydraulic fracturing. Frac crews globally are at the bottom of this triangle, gleefully awaiting everybody’s arrival, and we need to be there with the right solutions to help them out,” said Rylance.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,021
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,021
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0040,020
Communication savante0,0080,023
Science ouverte0,0020,004
Intégrité de la recherche0,0080,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,240 · 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'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
Publié2025
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