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Enregistrement W2789097955 · doi:10.2118/180071-pa

Cryogenic Fracturing of Wellbores Under True Triaxial-Confining Stresses: Experimental Investigation

2018· article· en· W2789097955 sur OpenAlexfundno aff
Minsu Cha, Naif B. Alqahtani, Bowen Yao, Xiaolong Yin, Timothy J. Kneafsey, Lei Wang, Yu‐Shu Wu, Jennifer Miskimins

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesLawrence Berkeley National LaboratoryNational Energy Technology LaboratoryCMG Reservoir Simulation FoundationU.S. Department of Energy
Mots-clésHydraulic fracturingBoreholePermeability (electromagnetism)Overburden pressureOil shaleGeologyPetroleum engineeringGeotechnical engineeringMaterials scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary A laboratory study of cryogenic fracturing was performed to test its ability to improve oil/gas recovery from low-permeability reservoirs. Our objective is to develop well-stimulation technologies using cryogenic fluids [e.g., liquid nitrogen (LN)] to increase permeability in a large reservoir volume surrounding wells. The new technology has the potential to reduce formation damage caused by current stimulation methods and minimize or eliminate water usage. The concept of cryogenic fracturing is that a sharp thermal gradient (thermal shock) created at the surfaces of formation rocks by applying cryogenic fluid can cause strong local tensile stress and start fractures. We developed a laboratory system for cryogenic fracturing under true-triaxial loading, with LN-delivery/control and -measurement systems. The loading system simulates confining stresses by independently loading each axis up to approximately 5,000 psi on 8×8×8-in. cubes. Temperature in boreholes and at block surfaces and fluid pressure in boreholes were continuously monitored. Acoustic and pressure-decay measurements were obtained before and at various stages of stimulations. Cubic blocks (8 × 8×8-in.) of Niobrara shale, concrete, and sandstones were tested, and stress levels and anisotropies varied. Three schemes were considered: gas fracturing without cryo-stimulation, gas fracturing after low-pressure cryogen flow-through, and gas fracturing after high-pressure cryogen flow-through. Results from pressure-decay tests show that LN stimulation clearly increases permeability, and repeated stimulations further increase the permeability. Acoustic velocities and amplitudes decreased significantly after cryo-stimulation, indicating fracture creation. In the gas fracturing without the stimulation, breakdown (complete fracturing) occurs suddenly without any initial leaking, and major fracture planes form along the plane containing principal-stress and intermediate-stress directions, as expected theoretically. However, in the gas fracturing after cryogenic stimulations, breakdown occurred gradually and with massive leaking because of thermal fractures created during stimulation. In addition, the major fracture direction does not necessarily follow the plane containing the principal-stress direction, especially at low confining-stress levels. In tests, we observed that cryogenic stimulation seems to disrupt the internal stress field. The increase in borehole temperature after stimulation affects the permeability of the specimen. When a stimulated specimen is still cold, it maintains high permeability because fractures remain open and local thermal tension is maintained near the borehole. When the rock warms back, fractures close and permeability decreases. In these tests, we have not used proppants. Overall, fractures are clearly generated by low- and high-pressure thermal shocks. The added pressure of the high-pressure thermal shocks helps to further propagate cryogenic fractures generated by thermal shock. Breakdown pressure is significantly lowered by LN stimulation, with observed breakdown-pressure reductions up to approximately 40%.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations77
Publié2018
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Résumé présentoui

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