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Enregistrement W2091738979 · doi:10.2118/171600-ms

Experimental and Numerical Study on Spontaneous Imbibition of Fracturing Fluids in Shale Gas Formation

2014· article· en· W2091738979 sur OpenAlexaff
Zhong‐Zhen Zhou, B. Todd Hoffman, Doug Bearinger, Xiaopeng Li

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImbibitionOil shaleFracturing fluidHydraulic fracturingDistilled waterPorosityPetroleum engineeringVolume (thermodynamics)GeologyShale gasMineralogyGeotechnical engineeringChemistryChromatographyThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract During some hydraulic fracturing processes, it is found that only 10% to 50% of fracturing fluids is recovered. This paper investigates how much of the remaining fracturing fluids are imbibed by shale rocks as a function of time, and also investigates the influence of various parameters on the imbibition process including: lithology, reservoir characteristics, and fluid properties. In addition, based on the experimental results, a numerical model is developed to estimate the amount and rate of spontaneous imbibition during fracturing over the entire fracture face. The rock samples are from the Horn River formation. The fracturing fluids used in the experiments include 2% KCL, 0.07% friction reducer and 2% KCL substitute. Distilled water is also used in experiments as control groups. Through spontaneous imbibition experiments, the relationships between imbibed weight of fluid and time show that the content of clay is the most important factor which affects the total amount imbibed. Shale matrix with high clay content can imbibe volume of fluid greater than its measured porous space because of the clay's strong ability to expand and hold water. Small porosity with less total organic carbon (TOC) results in the highest imbibed rate. Contact angle results show the stronger water wet shale samples have a faster imbibed rate. Temperature also influence amount of imbibition. The total imbibed volume decreases as the environment temperature rises. From this paper, it can help optimally design fracturing fluid for different conditions of shale formation to reduce fluid loss. We find that 2% KCL and 2% KCL substitute fracturing fluid are imbibed 10% to 40% less than 0.07% friction reducer in shale formation with high clay content; while in shale formation with low clay content, the opposite occurs. 0.07% friction reducer is imbibed 10% to 30% less than 2% KCL, but has similar imbibed amount with 2% KCL substitute. The numerical model results are matched with the experiment results in order to estimate relative permeability and initial water saturation in the model which can represent the properties of rocks. This model can use to estimate the total imbibed volume along fracture faces through spontaneous imbibition.

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 enseignants0,151
Score d'incertitude au seuil0,287

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,217 · 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

Citations36
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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