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Enregistrement W3132544452 · doi:10.22541/au.159708636.68180115

Assessment of extended DLVO-based water film on multiphase transport behavior in shale microfractures

2020· preprint· en· W3132544452 sur OpenAlexaff
Dongying Wang, Jun Yao, Zhangxin Chen, Wenhui Song, Hai Sun, Xia Yan

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typepreprint
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDLVO theoryDisjoining pressureRelative permeabilityPercolation theoryPetroleum engineeringCapillary pressurePorosimetryOil shaleWater transportPermeability (electromagnetism)GeologyMaterials scienceMechanicsChemistrySoil scienceGeotechnical engineeringWater flowPorous mediumConductivityWettingComposite materialPorosityPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This study presents a novel model to predict gas-water two-phase transport behaviors in shale microfractures by incorporating a mobile water film with varying thickness according to the extended Derjaguin-Landau-Verwey-Overbeek (DLVO) theory as well as multiple fluid transport mechanisms (i.e., real gas transport controlled by the Knudsen number and water slippage). This model is implemented in real shale microfractures via digital-core imaging. A gas-water displacement process is modelled by the invasion percolation theory, while a local multiphase distribution is determined by combining disjoining pressure with capillary force. Key findings reveal that gas relative permeability (RP) decreases by 17% and water RP enhances by 33.5%, when the mean aperture decreases from 1.67 to 0.0418μm. Neglecting water film brings a decrease in water RP and an overestimation of gas transport ability. Moreover, two critical microfracture apertures are determined, which enhances an understanding of the water film impact on gas-water transport properties in application.

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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,262 · 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

Citations1
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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