A Concise Review of Experimental Works on Proppant Transport and Slurry Flow
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Final proppant distribution inside hydraulic fractures which depends on particle properties, movement and deposition highly impact wellbore productivity and consequently is crucial in modeling and design of hydraulic fracturing. This paper presents a thorough review of laboratory scale tests performed on proppant transport related to hydraulic fracturing treatments and governing physics behind its mechanisms. The interaction between fluid (gas and liquid) and solid particles has been investigated in applied mathematics and physics. In such phenomena, there is always a relative motion between particles and fluids. In this work this relative motion during proppant movement, sedimentation and fluidization in both small- and large-scale lab tests have been assessed in detail. Existing correlations which relate proppant particles settling velocity to concentration of proppant particles, fracture wall and inertia effect in Newtonian and non- Newtonian fluid are presented as well. Lab tests show that various parameters determine the proppant particles distribution inside the fractures. Particle settling velocity, an influential parameter in this regard, is impacted by fracture walls, inertia and the presence of other particles. Inertia changes the relation of drag coefficient and Reynold number. Fracture wall and particles concentration decrease settling velocity as drag force increases. At a certain level, concentration reaches to its limit. Proppant concentration, in addition, increases the suspension viscosity, fracture width and net pressure. However, it deceases the fracture length as more pressure loss occurs along the fracture. As a result, well productivity is highly impacted by the proppant settling and distribution. Many studies have been devoted to identifying different aspects of hydraulic fracturing and proppant transport mechanisms in porous media. This study highlights the key parameters and their effects, existing correlations and physics behind them for better understanding and management of this mechanism.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».