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Enregistrement W2806241516 · doi:10.1115/1.4040479

Characterizing the Stimulated Reservoir Volume During Hydraulic Fracturing-Connecting the Pressure Fall-Off Phase to the Geomechanics of Fracturing

2018· article· en· W2806241516 sur OpenAlexafffund
Erfan Sarvaramini, Maurice B. Dusseault, Robert Gracie

Notice bibliographique

RevueJournal of Applied Mechanics · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Waterloo
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGeomechanicsHydraulic fracturingGeologyBiot numberPlasticityMechanicsPermeability (electromagnetism)Geotechnical engineeringHydraulic conductivityDarcy's lawShear (geology)Porous mediumPorosityPetrologyPhysicsThermodynamicsSoil science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Microseismic imaging of the hydraulic fracturing operation in the naturally fractured rocks confirms the existence of a stimulated volume (SV) of enhanced permeability. The simulation and characterization of the SV evolution is uniquely challenging given the uncertainty in the nature of the rock mass fabrics as well as the complex fracturing behavior of shear and tensile nature, irreversible plastic deformation and damage. In this paper, the simulation of the SV evolution is achieved using a nonlocal poromechanical plasticity model. Effects of the natural fracture network are incorporated via a nonlocal plasticity characteristic length, ℓ. A nonlocal Drucker–Prager failure model is implemented in the framework of Biot's theory using a new implicit C0 finite element method. First, the behavior of the SV for a two-dimensional (2D) geomechanical injection problem is simulated and the resulting SV is assessed. It is shown that breakdown pressure and stable fracturing pressure are the natural outcomes of the model and both depend upon ℓ. Next, the post-shut-in behavior of the SV is analyzed using the pressure and pressure derivative plots. A bilinear flow regime is observed and it is used to estimate the flow capacity of the SV. The results show that the flow capacity of the SV increases as ℓ decreases (i.e., as the SV behaves more like a single hydraulic fracture); however, for 0.1m≤ℓ≤1m, the calculated flow capacity indicates that the conductivity of the SV is finite. Finally, it is observed that as ℓ tends to zero, the flow capacity of the SV tends to infinity and the SV behaves like a single infinitely conducting fracture.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,222 · 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'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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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