Varying-scale shale gas flow: Discrete fracture networks (DFN) based numerical simulation
Notice bibliographique
Résumé
The development of unconventional gas reservoirs represents totally distinctive characteristics as compared with its conventional counterparts. The prevailing commercial strategy of stimulating fractures to connect the matrix to wellbores results in an even more complicated shale gas flow behavior, in which matrix flow is fairly coupled with fracture flow. Numerous works have been contributed to unveil the underground shale gas production mechanisms. And some impressive progresses have been made in describing the complex subterranean shale gas flow, such as the introduction of discrete fracture network (DFN) from National Energy Technology Laboratory (NETL). However, none of them captures the varying-scale nature of the in-place gas flow in shale sediments. In this work, we try to fill this gap. Following the concept of DFN, we set up mathematical models for shale gas flow in matrix and fracture networks, and also for their mass transfer in between without neglecting its varying-scale nature. In addition, we also investigate comprehensively the impact of various effects and phenomena occurred in pore spaces during production course, such as adsorption and desorption on rock surfaces, gas slippage and Knudsen diffusion, and diffusion in bulk kerogen, on the overall shale gas production using our new model for a specific shale gas reservoir case study.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».