FRACTURING FLUID LEAKOFF BEHAVIOR IN NATURAL FRACTURES: EFFECTS OF FLUID RHEOLOGY, NATURAL FRACTURE DEFORMABILITY, AND HYDRAULIC FRACTURE PROPAGATION
Notice bibliographique
Résumé
This study developed a coupled model for the fracturing fluid loss into natural fractures during a hydraulic fracturing treatment. The model considers a non-Newtonian fracturing fluid, the influence of hydraulic fracture, and the fluid exchange between hydraulic and natural fractures. A semianalytical solution is proposed to solve the coupled model, which demonstrates reliable results through validation study. Parametric studies indicate that increasing the fracturing fluid viscosity can effectively reduce its leakoff at a low viscosity level. While at a high level, further enlarging fluid viscosity may not lead to better control of leakoff. In addition, larger deformability of reservoir rock leads to a faster pressure diffusion and a greater fluid leakoff. Also, the pressure profile inside a fracture takes a concave shape when the deformation of a natural fracture is considered. Moreover, it is found that when a large number of natural fractures open at the same time, fluid leakoff can cause an immediate reduction in the hydraulic fracture width and even screen-out. Therefore, to reduce the operation risks of hydraulic fracturing, the pump rate and fluid rheology must be carefully designed based on the properties of natural fractures in reservoirs.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».