Inertial and turbulent flow in hydro‐mechanically coupled KGD‐like fractures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Fluid flow in deformable fractures is important to many applications including hydraulic stimulation. Fracture flow simulations typically rely on the Poiseuille flow model which presumes laminar quasi‐steady‐state flow conditions with negligible inertia. The high flow rates involved in industrial applications bring these assumptions into question. The GG22 flow model is a new method to capture inertial effects and turbulent flow phenomena with a moderate increase in computational complexity. Here we develop and verify the first hydro‐mechanically coupled finite element – finite volume model for fracture flow which uses the GG22 model. We use the model to examine fracture flow between oscillating elastic plates and show that inertia may elicit phase‐shifts in the fluid response, larger fluid pressures and rock mass stresses, and induce wave‐like behaviour even in a quasi‐static rock mass. We then apply the model to hydraulic stimulation of a cemented fracture in both the viscous and toughness dominant propagation regimes and examine the influence of inertia and turbulence compared to Poiseuille flow. We demonstrate that inertial effects due to the variation of aperture are negligible in two‐dimensional KGD‐like fractures with constant injection rates. If the flow rates are large enough to invoke turbulent flow behaviour, then significantly different fracture propagation behaviour is observed. The modelling established in this article will serve as the basis to examine the role of inertia and turbulence in axisymmetrical radial fractures and dynamic stimulation with pressure pulsing where we expect the role of inertia to be more significant.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».