Grain-scale analysis of proppant crushing and embedment using calibrated discrete element models
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Proppant crushing and embedment in hydraulically-induced fractures is a major drawback to the recovery of unconventional oil/gas and geothermal energy production. This study provides a grain-scale analysis of the fracture evolution mechanisms of proppant crushing, rock fracture damage during proppant embedment, the influence of realistic reservoir/fracture fluid on proppant embedment, and the behaviour of proppant packs subjected to in-situ stresses using a discrete element modelling (DEM) approach. The results of this study reveal that the selection of an appropriate proppant type based on the nature of the reservoir formation plays a vital part in quantifying the degree of proppant crushing and embedment within fractures. The utilisation of frac-sand proppants instead of ceramic proppants in shallow soft sedimentary-based siltstone formations reduces proppant embedment up to 88%. However, whatever the depth of the fracture, the injection of ceramic proppants into granite-based geothermal formations is preferred to that of frac-sand proppants due to their lower proppant embedment and greater crush resistance. DEM analysis detected rock-spalling during the proppant embedment process, which ultimately led to the initiation of tensile-dominant secondary fractures in rocks. Fracture initiation, propagation, and coalescence during proppant crushing are analysed using calibrated DEM proppant-rock assemblies. Importantly, this study reveals that the saturation of formation rocks with fracturing/reservoir fluids may cause a significant increase in proppant embedment. Furthermore, proppant crushing, embedment, and re-arrangement mechanisms in proppant packs with different proppant distributions are analysed in this comprehensive numerical study.
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.
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 | 0,001 |
| 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 découle