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Enregistrement W2756292070 · doi:10.1155/2017/4251209

Flow and Transport in Tight and Shale Formations: A Review

2017· review· en· W2756292070 sur OpenAlexaff
Amgad Salama, Kundan Kumar, Shuyu Sun

Notice bibliographique

RevueGeofluids · 2017
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesKing Abdullah University of Science and Technology
Mots-clésScale (ratio)Flow (mathematics)Nonlinear systemPorous mediumDarcy's lawSlippageTight gasOil shaleGeologyTransport phenomenaMacroscopic scaleComputer scienceMechanicsPetroleum engineeringStatistical physicsPhysicsPorosityGeotechnical engineeringMaterials scienceHydraulic fracturing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A review on the recent advances of the flow and transport phenomena in tight and shale formations is presented in this work. Exploration of oil and gas in resources that were once considered inaccessible opened the door to highlight interesting phenomena that require attention and understanding. The length scales associated with transport phenomena in tight and shale formations are rich. From nanoscale phenomena to field-scale applications, a unified frame that is able to encounter the varieties of phenomena associated with each scale may not be possible. Each scale has its own tools and limitations that may not, probably, be suitable at other scales. Multiscale algorithms that effectively couple simulations among various scales of porous media are therefore important. In this article, a review of the different length scales and the tools associated with each scale is introduced. Highlights on the different phenomena pertinent to each scale are summarized. Furthermore, the governing equations describing flow and transport phenomena at different scales are investigated. In addition, methods to solve these equations using numerical techniques are introduced. Cross-scale analysis and derivation of linear and nonlinear Darcy’s scale laws from pore-scale governing equations are described. Phenomena occurring at molecular scales and their thermodynamics are discussed. Flow slippage at the nanosize pores and its upscaling to Darcy’s scale are highlighted. Pore network models are discussed as a viable tool to estimate macroscopic parameters that are otherwise difficult to measure. Then, the environmental aspects associated with the different technologies used in stimulating the gas stored in tight and shale formations are briefly discussed.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,050
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,257 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations56
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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