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Enregistrement W2606656934 · doi:10.1017/jfm.2017.465

Dispersion of solids in fracturing flows of yield stress fluids

2017· article· en· W2606656934 sur OpenAlexaff
Sarah Hormozi, I.A. Frigaard

Notice bibliographique

RevueJournal of Fluid Mechanics · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMechanicsRheologyViscosityReynolds numberPorous mediumFracture (geology)Shear (geology)Dispersion (optics)Geotechnical engineeringMaterials scienceTurbulenceHydraulic fracturingGeologyPorosityPhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Solids dispersion is an important part of hydraulic fracturing, both in helping to understand phenomena such as tip screen-out and spreading of the pad, and in new process variations such as cyclic pumping of proppant. Whereas many frac fluids have low viscosity, e.g. slickwater, others transport proppant through increased viscosity. In this context, one method for influencing both dispersion and solids-carrying capacity is to use a yield stress fluid as the frac fluid. We propose a model framework for this scenario and analyse one of the simplifications. A key effect of including a yield stress is to focus high shear rates near the fracture walls. In typical fracturing flows this results in a large variation in shear rates across the fracture. In using shear-thinning viscous frac fluids, flows may vary significantly on the particle scale, from Stokesian behaviour to inertial behaviour across the width of the fracture. Equally, according to the flow rates, Hele-Shaw style models give way at higher Reynolds number to those in which inertia must be considered. We develop a model framework able to include this range of flows, while still representing a significant simplification over fully three-dimensional computations. In relatively straight fractures and for fluids of moderate rheology, this simplifies into a one-dimensional model that predicts the solids concentration along a streamline within the fracture. We use this model to make estimates of the streamwise dispersion in various relevant scenarios. This model framework also predicts the transverse distributions of the solid volume fraction and velocity profiles as well as their evolutions along the flow part.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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

Citations0
Publié2017
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