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Enregistrement W4378472253 · doi:10.3390/en16114325

New Insight into Enhancing Organic-Rich Shale Gas Recovery: Shut-in Performance Increased through Oxidative Fluids

2023· article· en· W4378472253 sur OpenAlexafffund
Qiuyang Cheng, Lijun You, Na Jia, Yili Kang, Cheng Chang, Weiyang Xie

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesChina Scholarship CouncilNational Natural Science Foundation of ChinaSichuan Province Youth Science and Technology Innovation TeamUniversity of Regina
Mots-clésOil shaleHydraulic fracturingDissolutionPetroleum engineeringShut downGeologyOxidizing agentFracture (geology)ChemistryGeotechnical engineeringChemical engineeringEngineeringProcess engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Oxidizing stimulation of organic-rich shale reservoirs, as a supplement of hydraulic fracturing, was proposed to enhance shale gas recovery. Previous publications revealed that the interaction between organic-rich shale and oxidative fluids causes the components’ dissolution, which induces lots of pores and microfractures, resulting in rock microfracturing without confined pressure and associated increments of the matrix permeability, and improving unpropped fracture conductivity. However, the enhancement of shale gas recovery with oxidative fluids still lacks an implementation clue targeted for specific engineering problems. In recent years, water–rock interaction inducing microfractures indicates a positive effect of retained fracturing fluid on the stimulation after the fracturing operation, which sheds light in the enhancement of shale gas production by shut-in. The objectives of this study are to provide a new perspective whereby the shut-in performance to enhance shale gas recovery could be increased by the injection of oxidative fluids into the formation during the fracturing operation. Firstly, the mechanisms of shut-in performance increased by oxidative dissolution, which illustrate the increment of the density of fracture networks, the improvement of fracture network conductivity, and the promotion of gas desorption and diffusivity, are demonstrated. Then, the feasibility of using oxidative fluids to increase shut-in performance, which follows the geological and engineering characteristics of organic-rich shale reservoirs, is evaluated. Finally, according to the analysis of production performance for two typical types of shale gas wells, in which one is a low gas production and a high fracturing fluid recovery (LGP-HFR) and the other is a high gas production and a low fracturing fluid recovery (HGP-LFR), a shut-in strategy with oxidative fluids to enhance shale gas recovery is developed. This indicates that the injection of oxidative fluids during the fracturing operation may become a promising and cost-effective approach to enhance shale gas recovery.

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)0,000
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
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,206 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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