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Enregistrement W4414126784 · doi:10.1088/1742-6596/3048/1/012198

A new model selecting shale gas wells for foam deliquification based on geological and engineering conditions

2025· article· en· W4414126784 sur OpenAlexaff
Jianjun Wang, Maosheng He, Rui Feng

Notice bibliographique

RevueJournal of Physics Conference Series · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOil shaleShale gasNatural gas fieldReservoir engineeringCoal miningFracture (geology)Correlation coefficientVolume (thermodynamics)Grey relational analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As many factors affect the selection of shale gas wells for foam deliquification treatment and these factors are in complex relationships, it is hard to pick out shale gas wells properly. In this work, to solve this issue, a new well selection model considering the influences of multiple geological and engineering factors was proposed. Firstly, the geological parameters of 3D sweet spots were obtained by establishing a geological model of the study area. Secondly, the reservoir numerical simulation was employed to quantitatively evaluate the distribution of remaining gas and formation energy of candidate wells, and the key geological and engineering parameters affecting productivity were identified by the grey correlation analysis method. Finally, according to the distribution ranges of key geological and engineering parameters of candidate wells, a new concept of optimal ideal well was proposed, and the Euclidean distances between candidate wells and the optimal ideal well were worked out to quantitatively evaluate and rank stimulation potentials of the candidate wells. The research results have been applied to the shale gas reservoir of Longmaxi Formation in Sichuan Basin. The results suggest that the main factors affecting the productivity include the length of horizontal section, porosity, permeability, gas saturation, swept volume of fracture network, recovery percent of reserves and formation energy retention degree. The field application has confirmed that the productivities of horizontal wells treated by foam deliquification process have a good correlation with their Euclidean distances, with a correlation coefficient of 100%. The wells had a daily gas production increment of 19.6% on average. The research results have an important guidance on well selection and popularization of foam deliquification.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,028
Score d'incertitude au seuil0,057

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,235 · 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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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