The influence of turbulence and inertia in radial fracture flow
Notice bibliographique
Résumé
Industrial applications of flow through fractures such as geothermal energy or hydraulic stimulation involve forcing large flow rates through small fractures, thereby inducing inertial fluid behaviours and turbulence. The most common fracture flow model, Poiseuille flow (the cubic law), is incapable of capturing these phenomena and thus the impact of inertial and turbulent forces in fracture flow has remained relatively unexplored. The GG22 flow model is a newly derived fracture flow model that is capable of capturing inertial, transient and turbulent forces. In this article, we apply the GG22 flow model to hydraulic stimulation of radial fractures for the first time to determine how these phenomena manifest. We show that inertia and turbulence only manifest near the wellbore (within 30 radii) and lead to changes in fracture shape and injection pressure but have little impact on tip behaviour. Turbulence increases wellbore pressure and aperture while inertia decreases wellbore pressure and aperture. The majority of the pressure loss along the fracture occurs near the wellbore and is captured by turbulence where entrance correction factors would otherwise be needed. Using water, turbulence is the dominant mechanism that causes departures from Poiseuille flow at high $Re$ . The solution departs immediately upon the manifestation of turbulence ( $Re\geq 2\times 10^3$ ), while inertial effects manifest at higher flow rates ( $Re\geq 2\times 10^4$ ). Using slickwater, the opposite trend is observed: inertial effects manifest first ( $Re\geq 5\times 10^3$ ), while turbulent effects are delayed ( $Re\geq 10^4$ ). In both cases, the threshold for departures from the Poiseuille flow solution are low and the differences are large.
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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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».