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Enregistrement W2750417061 · doi:10.1016/s2307-1877(25)00832-6

Long Term Conductivity of Narrow Fractures Filled with a Proppant Monolayer in Shale Gas Reservoirs

2017· article· en· W2750417061 sur OpenAlexaff
Yuxuan Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Engineering Research · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Science and Technology Major ProjectSouthwest Petroleum UniversityState Key Laboratory of Oil and Gas Reservoir Geology and ExploitationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEmbedmentFracture (geology)Hydraulic fracturingConductivityHydraulic conductivityOil shalePetroleum engineeringGeotechnical engineeringShale gasCreepGeologyMaterials scienceStress (linguistics)Composite materialSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The primary goal of hydraulic fracturing is to create a high conductive pathway. Gas shale is mainly fractured by slick-water. A complex network of narrow secondary fractures is created in slick water fracturing. These narrow fractures without proppants maintain low conductivity. A partial monolayer of proppant can be used to enhance the conductivity of these fractures and then improve the production. Due to the interaction between proppants and fracture surface under confining stress, the proppants will embed into the formations, which results in a decrease in fracture width and conductivity. Researches available in literature have addressed the problem. However, the shale reveals varying amounts of creep deformation in response to applied stress, which will continuously enhance the proppant embedment and reduce fracture width. The influence of this time dependent effect on the long-term conductivity of partial monolayer proppant is not well understood. The study of the characteristics and controlling factors of the long-term change in conductivity can benefit to the production analysis and hydraulic fracturing optimization. Therefore, models combining numerical and analytical methods are developed in this paper. A finite element model is developed to simulate the long-term change in fracture width. Then a simplified model based on Carman-Kozeny equation is used to calculate the long-term conductivity. Simulation results show that after considering long term creep effects, there is still an optimal proppant concentration, which remains the maximum residual conductivity after proppant embedment. The simulation results also indicate that the optimal concentration depends on stress, rock mechanical properties, proppant mechanical properties and time.

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: 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
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,320
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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