A numerical characterization workflow for assessing the strength and failure modes of heterogeneous oil sands
Notice bibliographique
Résumé
Understanding the strength and failure modes of overburdens and reservoirs is a critical component in safety assessments for oil sands surface mining and in situ thermal recovery operations. Currently, assumptions of homogeneity are often made for the geomechanical properties of oil sands in conventional slope stability analyses and reservoir simulation. The purpose of this work is to propose a numerical characterization workflow that helps predict the failure mode and shear strength of heterogeneous oil sands interbedded with shale beddings during thermal recovery. Heterogeneous models are generated through sequential indicator simulation with a calibrated constitutive model and geomechanical parameters for each lithology. Numerical simulations with boundary conditions reflecting in situ stress changes are conducted to study the impact of shale beddings on stress–strain response, failure modes, and shear strength of the sheared zone. The results show that shear failures of the weaker shale beddings play a significant role in the elastoplastic behavior and reduced shear strength of heterogeneous oil sands. The shear band and weak plane failures are found to be closely related to the volume fraction, variogram range ratio, and inclinations of shale beddings. The proposed numerical workflow allows for quantitative investigations of geomechanical response for rock mass with complex lithological heterogeneities.
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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) | 0,000 | 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 ».