MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W3203137356 · doi:10.3997/2214-4609.202113288

The impact of fluid yield stress on hydraulic fracture propagation

2021· article· en· W3203137356 sur OpenAlexaff
Evgenii Kanin, Egor Dontsov, Dmitry Garagash, Andrei Osiptsov

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensDalhousie University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésYield (engineering)Stress (linguistics)Hydraulic fracturingFracture (geology)Geotechnical engineeringMaterials sciencePetroleum engineeringGeologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary We investigate the influence of fluid yield stress on propagation of a radial hydraulic fracture in a permeable reservoir. The hydraulic fracturing fluid rheology is governed by Herschel-Bulkley model including yield stress and non-linearity of the shear stress. The rock is linear elastic, and the fracture is formed due to fluid injection at a constant volumetric rate. The crack propagation criterion follows the theory of linear elastic fracture mechanics, and Carter’s leak-off law describes the fluid leak-off into formation. We developed two numerical approaches to compute the problem solution: fully numerical (Gauss-Chebyshev quadrature and Barycentric Lagrange interpolation techniques) and approximate (the global fluid balance equation combined with fracture tip asymptote). The presented simulations representing typical field cases demonstrate that the yield stress can lead to a fracture with a shorter radius and larger aperture compared to the radial fracture model with simpler power-law fluid. We derived limiting propagation regimes characterised by dominance of certain physical phenomena and built parametric maps showing their applicability domains. Such analysis enables one to identify whether the yield stress provides a substantial impact for any given problem parameters.

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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 GPT0,234
Écart entre enseignants0,225 · 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

Citations0
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis→Travaux en français237 207→