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Enregistrement W2028447805 · doi:10.2118/09-04-64

Elastoplastic Modelling of Sand Production Using Fracture Energy Regularization Method

2009· article· en· W2028447805 sur OpenAlexafffund
Alireza Nouri, Ergün Kuru, Hans Vaziri

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueDrilling and Well Engineering
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaKillam Trusts
Mots-clésSofteningGeotechnical engineeringHardening (computing)DissipationMechanicsGeologyCohesion (chemistry)Regularization (linguistics)ComminutionDeformation (meteorology)Shearing (physics)Materials scienceComputer sciencePhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper extends the capacity of the current sand production models by eliminating the influence of artificial conditions and numerical mesh on localization and deformation response in the sanding model. Past studies indicate strong size effects when using classical elastoplastic models. To rectify this deficiency, a fracture energy regularization method is implemented in the numerical model. The model incorporates both the geomechanical aspects (e.g. rock elastoplastic deformation and rock disaggregation), as well as the transport aspects (e.g. the role of seepage on rock deformation and solid release). The model employs a Mohr-Coulomb flow theory of elastoplasticity with friction hardening/cohesion softening. Emphasis is given on calibration procedure and validation of the enriched model through back analysis of triaxial and uniaxial compression tests. Next, the model is used to compare the numerical predictions with laboratory data on sand production. The comparison incorporates the stress and deformation, as well as the sand volume. The calibration study shows that friction hardening and cohesion softening can satisfactorily reproduce numerically the weak sandstone response to various loading conditions. Further, computation results of strain softening material illustrates that a fracture energy regularization strategy enables the model to exhibit mesh invariance of the energy dissipation. Introduction Sand production involves two distinct stages. These are:mechanical degradation of the intact sandstone rock to loose particles by the stress concentration around the wellbore; andthe transport of the loose particles by hydrodynamic forces to the wellbore. An effective sand production model must be adequately equipped with the tools that simulate the phenomena associated with both degradation and seepage forces. One such model is discussed in this paper with an emphasis on modelling of the degradation process and a detailed description of the elastoplastic model calibration. As it has been discussed in the literature, rock mechanical degradation is related to the development of micro-cracks as failure localizes in narrow bands at post-peak strength. Development of the micro-cracks violates the continuum mechanics assumption leading to spurious influence of the numerical mesh on the formation response(1–7). This mesh dependency is separate from the small numerical error, which should tend to zero with mesh refinement. As a result of the mesh dependency, the numerical model looses its objectivity and needs to be rectified. Recognition of the deficiencies of the standard continuum theory in the modelling of deformation discontinuity has led to the development of various enrichment methods. De Borst(8) compared the performance of several of these techniques. The common approach in all these methods is the introduction of some sort of length scale that must be built into the constitutive model. Mesh independence for localization problems can be obtained in a pragmatic fashion by scaling the softening rate in inverse proportion to the element size. This approach was described by Crook et al.(7) and is based on the work of Pietruszczak and Mroz(5) and Bazant and Oh(6). The basic idea in this method is that fracture energy, which is the energy dissipated due to the formation of micro-cracks, must not differ for numerical meshes of various size.

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: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,925
Score d'incertitude au seuil0,514

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0030,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,189
Écart entre enseignants0,181 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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