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Enregistrement W2806217074 · doi:10.3968/10101

Experimental Study of the Damage of Fracturing Fluid

2017· article· en· W2806217074 sur OpenAlexaffvenue
Jieqiong Xue, Yaohui Xu, Long Jiang, Yunlong Ma, Nan Zhao

Notice bibliographique

RevueAdvances in petroleum exploration and development · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFracturing fluidHydraulic fracturingPermeability (electromagnetism)Petroleum engineeringMaterials scienceGeologyGeotechnical engineeringComposite materialChemistryMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydraulic fracturing is an effective way to stimulate the production rate for reservoirs with low permeability. However, the infiltration of the fracturing fluid will damage the permeability of the reservoir matrix and the conductivity of the proppant pack. The commonly used HPG and CMHPG were selected to study the gel-breaking performance of the fracturing fluid with different mass concentration, and further to study the damage to the matrix and the proppant pack. Results showed that: The gel-breaking performance of CMHPG is better than that of HPG, the viscosity and the residue content of gel broken solution are significantly reduced; the solid phase damage is the main factor that causes the matrix damage. The smaller the reservoir permeability, the greater the damage rate caused by the fracturing fluid; the greater the amount of the thicker, the greater the amount of residue in the broken gel, and the greater the damage to the conductivity of the proppant pack.

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 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 enseignants0,901
Score d'incertitude au seuil0,233

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,249 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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