Field determination of mechanical aperture, entry pressure and relative permeability of fractures using NAPL injection
Notice bibliographique
Résumé
An in situ field technique has been developed and implemented to measure non-aqueous phase liquid (NAPL) entry pressure and subsequently estimate mechanical aperture variability in an undisturbed, water-saturated rock fracture. The field experiment also provided the opportunity to measure wetting phase relative permeability at residual non-wetting phase saturation, k w,r (S nw,r ). The radial aperture determination by the injection of oil (RADIO) method employs a constant-rate injection of a non-toxic NAPL into a fracture isolated by a double packer array. Injection pressures are recorded to provide a characteristic signature that is interpreted to reveal aperture enlargements and constrictions several metres from the borehole. Fracture aperture values are calculated by reverse modelling of the pressure signatures using the FRACAS fully compositional two-phase flow model. Pre-NAPL injection hydraulic testing established a baseline dataset of hydraulic apertures ranging from 26 μm to 259 μm with a mean value of 86 μm. Post-NAPL injection hydraulic testing gave k w,r (S nw,r ) values ranging from 0·04 to 0·39 with a mean value of 0·15. Numerical modelling calculated fracture mechanical apertures vary from 36 μm to >1000 μm in test 1, and from 46 μm to >1000 μm in test 2. Single-value approximations of volume-averaged fracture apertures are two to three times larger than the respective hydraulic apertures, suggesting that volume balance calculations using the hydraulic aperture may overpredict NAPL penetration distances.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».