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Enregistrement W4309628759 · doi:10.1021/acs.energyfuels.2c03064

Influence of Increasing Mean Stress on Fatigue Properties of Shale during Pulsating Hydraulic Fracturing

2022· article· en· W4309628759 sur OpenAlexaff
Yanan Hou, Peng Yan, Yishan Liu, Zhangxin Chen, Baitao Fan, Zhiming Yin, Guangqing Zhang

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueRock Mechanics and Modeling
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Beijing MunicipalityChina National Petroleum CorporationChina University of Petroleum, BeijingNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésOil shaleAmplitudeMaterials scienceCyclic stressHydraulic fracturingCompressive strengthStress (linguistics)Fatigue limitComposite materialStructural engineeringGeotechnical engineeringGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

During pulsating hydraulic fracturing (PHF), reservoir rock can be subjected to constant amplitude, constant mean stress (CACMS) cyclic loading or constant amplitude, increasing mean stress (CAIMS) cyclic loading. The influence of increasing mean stress on rock fatigue strength, fatigue lifetime, fatigue damage, and energy evolution of shale is rarely investigated, and which type of cyclic loading is more efficient for PHF has not been determined and demonstrated. In this Article, a series of uniaxial compression tests under these two types of cyclic loading are first conducted. A fatigue lifetime model for CAIMS is established. The shale strength and fatigue lifetime for CACMS and CAIMS are then compared. Their differences are explained by their dissipated energy density evolution and damage evolution. Finally, a nonlinear damage accumulation model to predict damage evolution for CAIMS cyclic loading is proposed. It is suggested that CAIMS is a better cyclic loading type when its amplitude is higher than 30% UCS (uniaxial compressive strength) of rock. This provides a meaningful amplitude threshold for CAIMS parameter optimization in the PHF construction. In this case, compared with CACMS cyclic loading, CAIMS cyclic loading significantly decreases the shale strength by up to 20% UCS and the fatigue lifetime from over 500 to 9. Different from an inverted-S-shaped damage evolution for CACMS cyclic loading, damage evolution for CAIMS cyclic loading exhibits a monotonic increasing trend. The damage variable growth rates of CACMS and CAIMS both show a three-stage trend: (1) their growth rates both decrease; (2) the growth rate for CACMS remains stable, while for CAIMS its growth rate slowly increases; and (3) their growth rates both increase sharply. Correspondingly, the dissipated energy density evolutions for CACMS and CAIMS show a similar three-stage trend. It can be concluded that during the second stage, for CAIMS microfractures and plastic deformation inside specimens are developed and accumulated more and faster than those for CACMS cyclic loading. This explains the phenomenon that the fatigue lifetime and strength of CAIMS cyclic loading are less than those of CACMS. The nonlinear damage accumulation model proposed in this Article can well fit experimental results. This model can be used for accurately describing reservoir rock mechanical property degradation during hydraulic fracture simulation induced by PHF.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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