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Enregistrement W4386523761 · doi:10.56952/arma-2023-0943

Modeling of Proppant Transport and Placement in Hydraulic Fractures

2023· article· en· W4386523761 sur OpenAlexaff
Zhuang Sun, Xiujun Fang, Lin Xia, Zhen-Zhong Du, K. Bose, Sandeep Kumar, Jingtian Wu, Andrew Fager, Bernd Crouse, Richard Albert

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeologyHydraulic fracturingFracture (geology)Petroleum engineeringSettlingBedGeotechnical engineeringFlow (mathematics)Fluid dynamicsMechanicsEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ABSTRACT Proppants are injected to keep the fractures open during hydraulic fracturing. It is of great importance to identify where the injected proppants go. However, proppant placement in the fractures has remained a challenging question given that proppant placement is a complicated phenomenon coupling several physics such as fracture nucleation and growth, fluid flow inside fracture, fluid leak-off, and proppant settling and jamming. An integrated numerical model will be required to understand the physics of proppant transport in hydraulic fractures and guide field operations. In this study, the pore pressure cohesive elements were enhanced with concentration Degree of Freedom (DOF) to simulate proppant transport in hydraulic fractures. The numerical model was validated against slot tests and the simulated proppant distribution is in good agreement with the laboratory measurements. This paper focuses on the proppant properties and investigates how the proppant settling affects the propped fracture area. This paper also investigates how the presence of bedding layers affects the proppant transport and placement. The results indicate that the bedding layers can significantly affect the fracture geometry and lead to highly non-uniform patterns of proppant distribution. The advanced numerical model can predict the proppant transport in fractured reservoirs and ensure a safe and efficient well completion. INTRODUCTION Hydraulic fracturing is a technique to inject a high-pressure fluid into the subsurface volume to create fractures in tight formations (Adachi et al., 2007; Detournay, 2016; Wu & Olson, 2015). Once fractures are created, solid particles, called proppant, are injected to keep the fractures open by withstanding high closure stress near the fractures (Liang et al., 2016). Therefore, proppant transport in the stimulated fractures is critical to maintain fractures open and provide conductive pathways for fluid flow in otherwise ultra-low permeability rock (Barboza et al., 2021; Tong & Mohanty, 2016). However, since proppants were first used in hydraulic fracturing, the question of proppant placement in the fractures has remained mostly unanswered (Bokane et al., 2013; Zhang et al., 2017). The final distribution of proppant in the fractures is conditioned jointly by the injection strategies, properties of proppant and fracturing fluid, complexity of the fractures, etc. (Blyton et al., 2018; Chang et al., 2018; Hu et al., 2018; Li et al., 2021; Liu & Sharma, 2005; Shrivastava & Sharma, 2018; Singh et al., 2021; Tong et al., 2019). The proppant size is in general between 8 and 140 mesh (i.e. 105 μm to 2.38 mm) (Liang et al., 2016). The proppant types include the silica sand used in the first fracking job (Barati & Liang, 2014) and other materials such as precured resin-coated sand, curable resin-coated sand, intermediate-strength ceramic proppant, lightweight ceramic proppant and high-strength proppant (Belyadi et al., 2019; Zoveidavianpoor & Gharibi, 2015). The common fracturing fluids to carry proppants include slickwater, gel and crosslinked fluid, whose viscosities change greatly from 1 cp to over 1000 cp (Al-Muntasheri, 2014). It is estimated that over 80% of the fracturing fluids used in fracking treatment in the United States is slickwater (Ely et al., 2014).

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,034

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,219 · 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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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