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Enregistrement W7062268334

STUDY ON HYDRAULIC FRACTURING FLUID SELECTION TO MAXIMIZE EFFECTIVE HYDRAULIC FRACTURE LENGTH

2012· other· en· W7062268334 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueUTPedia (Universiti Teknologi Petronas) · 2012
Typeother
Langueen
DomainePhysics and Astronomy
ThématiqueParticle Detector Development and Performance
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydraulic fracturingFracturing fluidFracture (geology)Permeability (electromagnetism)Well stimulationTight gasLiquefied petroleum gasFracture treatment
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Effective fracture length is often observed to be only a fraction of created fracture length. The poor fracture performance is consequence of poor recovery of fracturing fluid during flowback. This usually happens when water-based fracturing fluid is used in low permeability reservoir. Unrecovered fracturing fluid stays in formation and creates obstruction for hydrocarbon flow. The residue fluid which has become immobile reduces effective fracture length and thus decreases hydrocarbon production. The problem becomes more severe by the water-wet nature of most tight gas reservoirs. This study is conducted to evaluate performance of liquefied petroleum gas (LPG) as hydraulic fracturing fluid in order to maximize effective fracture length. The term LPG and propane are used interchangeably in this report, however they are all subject to propane. LPG has demonstrated quick and complete fracture fluid recovery, significant production improvements and longer effective fracture length. This is proven by the application of propane based hydraulic fracturing in McCully Gas Field, New Brunswick, Canada. Once well is drawn down during flow back, a large portion of injected LPG may be produced back as gas. The remaining LPG that remains in created fracture dissolved in formation hydrocarbon during production. For fields that has limited storage and handling facilities, return of LPG fracturing fluids can easily be flared during flowback.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: Sans objet
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,314
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0060,003

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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,222 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeSans objet
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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