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Enregistrement W4411250903 · doi:10.1186/s40517-025-00352-7

Heat resource potential and reservoir characteristics of fractured and dolomitized carbonates of the Beaver River gas field, Liard Basin, western Canada

2025· article· en· W4411250903 sur OpenAlexafffundabout
Zhuoheng Chen, Stephen E. Grasby, Makram Hedhli

Notice bibliographique

RevueGeothermal Energy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesOffice of Energy Research and DevelopmentNatural Resources Canada
Mots-clésGeologyBeaverStructural basinNatural gas fieldResource (disambiguation)Hydrology (agriculture)Drainage basinGeochemistryGeomorphologyPaleontologyNatural gasGeotechnical engineeringGeographyComputer scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Petroleum exploration and development in northern Canada revealed high-temperature resources with sustainable water flow rates in several dolomite-hosted gas reservoirs in the Manetoe facies, along the western margin of the Liard Basin that extends across NE British Columbia, SW Northwest Territories, and SE Yukon. This study examines the characteristics of fractured Manetoe dolomite reservoirs and evaluates the geothermal potential of the Beaver River gas field. The goal is to assess its viability for geothermal energy utilization to benefit northern communities. A volumetric method, coupled with a wellhead flow rate approach, was applied to estimate both heat resource potential and production capacity. In addition, a sensitivity analysis was conducted to identify key factors influencing heat production capacity. Our assessment indicates that the Beaver River gas field contains a recoverable heat energy resource of 1.9 × 10 11 MJ, with potential to generate more than 24 MW electricity for over 30 years. A single well in the field is estimated to have nearly 3 MW of gross electricity capacity. The sensitivity analysis identified flow rate as the most important factor for production capacity, highlighting the critical role of open fractures associated with faulting and folding from the Laramide Orogeny in enhancing reservoir permeability and deep-water circulation connecting to the Manetoe dolomite reservoir. A combination of hydrothermal dolomitization and post-diagenetic tectonic deformation makes the fractured Manetoe facies a unique reservoir/aquifer suitable for hosting both petroleum and geothermal resources. Furthermore, several large gas fields in the fractured Manetoe dolomite reservoir, along the same tectonic trend in the Liard Fold and Thrust Belt, share similar reservoir characteristics and production behavior, and may also contain substantial extractable geothermal resources. The detailed subsurface geology and production behaviors from those depleted natural gas fields can serve as analogs for geothermal exploration and wellsite selection in northern Canadian communities where reservoirs are not well characterized, such as the hamlet of Fort Liard, NWT. This study also provides valuable insights more generally for geothermal exploration within carbonate aquifers in deformed foreland basins. Highlights Large geothermal potential in Manetoe facies carbonates of the Liard Fold and Thrust Belt Reservoir characterized by dual porosity-permeability, high flow rate, and slow pressure decline Beaver River gas field is a good analog for carbonate geothermal aquifers in deformation belt Alternative drilling site proposed for heat extraction in hamlet of Fort Liard

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 enseignants0,240
Score d'incertitude au seuil0,991

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,166 · 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
Publié2025
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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