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Enregistrement W2930935562 · doi:10.1016/j.undsp.2018.12.005

Modeling hydraulic fracture in heterogeneous rock materials using permeability-based hydraulic fracture model

2019· article· en· W2930935562 sur OpenAlexafffund
Ming Li, Peijun Guo, Dieter Stolle, Li Liang, Yitao Shi

Notice bibliographique

RevueUnderground Space · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésHydraulic fracturingPermeability (electromagnetism)Finite element methodDiscretizationGeologyFracture (geology)Geotechnical engineeringMechanicsStructural engineeringEngineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydraulic fracturing is one of the most important techniques for enhancing oil/gas production. The permeability-based hydraulic fracture (PHF) model, which is based on the smeared-crack method and considers the interaction between the pore pressure and solid phase, is adopted in the present study for a fully-coupled simulation of the hydraulic fracture in a heterogeneous rock formation. The level set method (LSM), which is used to describe the distribution of material properties of heterogeneous rocks, is coupled with the PHF model. Using the coupled PHF–LSM model, a series of finite element method (FEM) simulations are carried out to investigate the characteristics of a hydraulic fracture (e.g., the breakdown pressure and fracture propagation) in heterogeneous rocks. Three types of heterogeneous rocks are examined: layered rock, rock with distributed inclusions, and rock with random spatial variations in the material properties. The results of the numerical simulations show that the coupled PHF–LSM model can describe the material interface without changing the FEM mesh used to discretize the physical domain. Further, the model effectively simulates hydraulic-fracturing problems for various heterogeneous rocks.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,216 · 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

Citations31
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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