In Situ Sequestration of a Hydraulic Fracturing Fluid in Longmaxi Shale Gas Formation in the Sichuan Basin
Notice bibliographique
Résumé
Due to high salinity and complex components including varied inorganic salts, organic agents, released heavy metals, radioactive elements and clastic particles, environmental and economical treatments of a huge amount of flowback wastewater from shale gas wells have attracted both public concerns and industrial interest. Unlike the existing methods such as deep well reinjection and recycling, this paper explores the feasibility of directly reserving an injected hydraulic fracturing (HF) fluid in a shale formation utilizing its strong capillary imbibition and permanent sequestration capacity. Fluid imbibition-flowback and nuclear magnetic resonance experiments are conducted to check the microscopic reliability: once being imbibed into shale, only less than 20% of the total fluid is driven out even under a pressure gradient of 22.1–62.6 MPa/m. Macroscopic flowback data from Longmaxi shale gas wells in the Sichuan Basin further demonstrates that by adding 10–30 days to current shut-in operations the flowback rates of a HF fluid decrease approximately 5–15%, meaning a reduction of 2000–6000 m 3 wastewater per single well without extra technical procedures or additives. Moreover, fractured sample displacement experiments, simulations, and field data statistics confirm that extending shut-in time causes an overall improvement in well productivity and flowback fluid quality.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».