A Novel Model of Brittleness Index for Shale Gas Reservoirs: Confining Pressure Effect
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Brittleness indices (BI) commonly used in the petroleum industry are based on elastic modulus or mineralogy that can be calculated from well logs. However, they both ignore the effect of confining pressure. Shale is usually distributed at different depth under different confining pressure. Models without considering the influence of confining pressure will directly lead to inaccuracy in BI calculation, thus resulting in the failure of hydraulic fracturing. In this work, we compared confining pressure with rock mechanics parameters and the microcrack quantity of a core, introduced "fracture toughness" to explain how confining pressure influences BI, and finally developed a new model to correct the effect of confining pressure in BI calculation. Fracture toughness is an important parameter that characterizing a rock’s resistance to a fracture. It increases with confining pressure, since an increase of confining pressure may close preexisting cracks and restrict the crack propagation. The results show that BI is usually larger at low confining pressure than at high pressure. Also, higher content in brittle mineral does not necessarily mean brittler. The results calculated by the new model, which considers the influence of Young’s modulus, Poisson’s ratio, tensile strength, confining pressure and fracture toughness in BI calculation, match well with experimental results.
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 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 ».