MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2586266679 · doi:10.2118/185058-ms

Experimental Investigation for Microscale Stimulation of Shales By Water Imbibition During the Shut-in Periods

2017· article· en· W2586266679 sur OpenAlexaffabout
Aadish Gupta, Mingxiang Xu, Hassan Dehghanpour, Doug Bearinger

Notice bibliographique

RevueSPE Unconventional Resources Conference · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensNexen (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImbibitionOil shaleKeroseneHydraulic fracturingGeologyPorosityGeotechnical engineeringPermeability (electromagnetism)Petroleum engineeringMineralogyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Imbibition of water into the shale matrix is known as the primary reason for inefficient water recovery after hydraulic fracturing treatments. The hydration of clay minerals may induce microfractures in clay-rich shale samples. The increased porosity and permeability due to induced microfractures has been considered to be partly responsible for 1) excessive water uptake of gas shales, and 2) increase in hydrocarbon production rate after prolonged shut-in periods. To test this hypothesis, it is necessary to measure imbibition-induced strain and stress under representative laboratory conditions. In this study, we conduct laboratory tests to 1) measure the strain and stress induced by water imbibition in gas shales and 2) investigate the effect of confining load on the rate of water imbibition. We conduct a three-phase study on rock samples from the Horn River Basin (HRB) and the Duvernay (DUV) Formation, located in the Western Canadian Sedimentary Basin. In the first phase, we measure baselines for water and kerosene imbibition into the rock samples by conducting spontaneous imbibition tests. In the second phase, we measure expansion of the rock samples during imbibition of water and kerosene, in separate tests, using a linear variable differential transformer (LVDT). In the third phase, we measure imbibition-induced tensile stress during water imbibition into the samples. The results show that both HRB and DUV shale samples imbibe more water than kerosene, due to water adsorption by clay minerals. Imbibition of water increases the porosity of the HRB and the DUV samples by up to 0.94 and 0.25 percentage points, respectively. Expansion of all samples is anisotropic, with higher expansion perpendicular to the depositional lamination. Water imbibition into the samples induces an expansive stress as high as 17 psi. Moreover, applying confining stress reduces the imbibition of water by up to 18.1% and 33.7% in the HRB and DUV samples, respectively.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,231 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations34
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSPE Unconventional Resources ConferenceMême sujetHydraulic Fracturing and Reservoir AnalysisTravaux en français237 207