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Enregistrement W3113243801 · doi:10.1155/2020/8870429

Analysis of the Influence of Different Fracture Network Structures on the Production of Shale Gas Reservoirs

2020· article· en· W3113243801 sur OpenAlexaff
Ming Yue, Xiaohe Huang, Fanmin He, Lianzhi Yang, Weiyao Zhu, Zhangxin Chen

Notice bibliographique

RevueGeofluids · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésOil shaleSlippageGeologyPetroleum engineeringPermeability (electromagnetism)Tight gasFracture (geology)Shale gasSichuan basinGeotechnical engineeringHydraulic fracturingMaterials scienceGeochemistryComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Volume fracturing is a key technology in developing unconventional gas reservoirs that contain nano/micron pores. Different fracture structures exert significantly different effects on shale gas production, and a fracture structure can be learned only in a later part of detection. On the basis of a multiscale gas seepage model considering diffusion, slippage, and desorption effects, a three-dimensional finite element algorithm is developed. Two finite element models for different fracture structures for a shale gas reservoir in the Sichuan Basin are established and studied under the condition of equal fracture volumes. One is a tree-like fracture, and the other is a lattice-like fracture. Their effects on the production of a fracture network structure are studied. Numerical results show that under the same condition of equal volumes, the production of the tree-like fracture is higher than that of the lattice-like fracture in the early development period because the angle between fracture branches and the flow direction plays an important role in the seepage of shale gas. In the middle and later periods, owing to a low flow rate, the production of the two structures is nearly similar. Finally, the lattice-like fracture model is regarded as an example to analyze the factors of shale properties that influence shale gas production. The analysis shows that gas production increases along with the diffusion coefficient and matrix permeability. The increase in permeability leads to a larger increase in production, but the decrease in permeability leads to a smaller decrease in production, indicating that the contribution of shale gas production is mainly fracture. The findings of this study can help better understand the influence of different shapes of fractures on the production in a shale gas reservoir.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 GPT0,203
Écart entre enseignants0,194 · 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

Citations4
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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