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Enregistrement W4388125711 · doi:10.1007/s40789-023-00625-1

An efficient 3D cell-based discrete fracture-matrix flow model for digitally captured fracture networks

2023· article· en· W4388125711 sur OpenAlexafffund
Lei Sun, Mei Li, Aly Abdelaziz, Xuhai Tang, Quansheng Liu, Giovanni Grasselli

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Coal Science & Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensHudbay Minerals (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEnergi Simulation
Mots-clésFracture (geology)Fluid dynamicsFlow (mathematics)Porous mediumMatrix (chemical analysis)MechanicsGeologyOil shaleComputer scienceGeotechnical engineeringPorosityMaterials sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Complex hydraulic fracture networks are critical for enhancing permeability in unconventional reservoirs and mining industries. However, accurately simulating the fluid flow in realistic fracture networks (compared to the statistical fracture networks) is still challenging due to the fracture complexity and computational burden. This work proposes a simple yet efficient numerical framework for the flow simulation in fractured porous media obtained by 3D high-resolution images, aiming at both computational accuracy and efficiency. The fractured rock with complex fracture geometries is numerically constructed with a cell-based discrete fracture-matrix model (DFM) having implicit fracture apertures. The flow in the complex fractured porous media (including matrix flow, fracture flow, as well as exchange flow) is simulated with a pipe-based cell-centered finite volume method. The performance of this model is validated against analytical/numerical solutions. Then a lab-scale true triaxial hydraulically fractured shale sample is reconstructed, and the fluid flow in this realistic fracture network is simulated. Results suggest that the proposed method achieves a good balance between computational efficiency and accuracy. The complex fracture networks control the fluid flow process, and the opened natural fractures behave as primary fluid pathways. Heterogeneous and anisotropic features of fluid flow are well captured with the present model.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Simulation ou modélisationlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Simulation ou modélisationhigh
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,991
Score d'incertitude au seuil0,577

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,258 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique · Méthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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