MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2802366434 · doi:10.2118/190041-ms

Experimental Study on the Effect of Injection Parameters on Proppant Transport in Rough Vertical Hydraulic Fractures

2018· article· en· W2802366434 sur OpenAlex
Hai Huang, Tayfun Babadagli, Huazhou Li, Kayhan Develi, Gongjue Wei

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPE Western Regional Meeting · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringHydraulic fracturingSettlingSlurryMaterials scienceVolumetric flow rateFracture (geology)Fracturing fluidFlow (mathematics)ComminutionGeotechnical engineeringViscositySurface roughnessGeologyEnvironmental scienceComposite materialMechanicsEnvironmental engineeringMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The understanding of proppant flow through fractures is critical in evaluating the hydraulic fracturing performance. As a continuation of our experimental efforts devoted to understanding how proppant flows in rough vertical fractures, in this paper, we examine the effect of injection parameters on the proppant transport in rough vertical fractures. The effects of polymer concentration, injection rate, proppant concentration, and type of proppant were investigated in detail. Experimental results show that a sufficiently high polymer concentration is needed to enable effective proppant flow in rough fractures. In general, the relative coverage of proppants increased dramatically as the polymer concentration increased, implying that the higher viscosity of fracturing fluid could enhance the slurry's ability to place more proppant vertically into the fracture and help to maintain a better conductivity after fracturing treatment. A sufficiently high injection rate of the slurry is also needed to enable effective proppant flow in rough fractures. At certain low injection rate, the proppants carried by a low polymer solution might not exhibit a tree-like settling pattern, diminishing the effect of roughness effect on the proppant transport. This means that even in rough fractures, the tree-like settling pattern of the proppants did not necessarily occur for sure; the injection rate should be properly selected to enable such phenomenon. With other condition being kept constant, a higher proppant loading led to a higher final relative coverage of the proppants in the rough fractures. But if the injection rate used for delivering the proppants is not sufficiently high, we may encounter injectivity issues; in our lab experiments, this caused the choking of the pump. The heavier proppant (ceramic proppants) in the rough fracture models tended to suppress the tree-like settling pattern that was experienced by the lighter proppant (silica sands). This is attributed to the larger density of the ceramic proppants, leading to a larger settling velocity. In order to maximize the spreading of a given proppant over a rough fracture model, we should determine the proper values of all the essential injection parameters (including polymer solution, injection rate, proppant concentration) by striking a good balance among them. The conclusions obtained in this study shed light on how to optimize slurry injection parameters to achieve an optimal proppant-filling ratio during hydraulic fracturing.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,252 · 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