Coupled Simulation of Fracture Propagation and Lagrangian Proppant Transport
Notice bibliographique
Résumé
Summary The distribution of proppant within hydraulic fractures significantly influences fracture conductivity, thus playing an essential role in oil and gas production. Currently, small-scale and static fracture problems have been successfully simulated with high accuracy using Lagrangian proppant transport models. Field-scale problems are often simulated with the mixture model, the accuracy of which still requires improvement. In this work, a novel model that couples fracture propagation and proppant transport using an Eulerian-Lagrangian framework is proposed. The displacement discontinuity method (DDM), the extended Poiseuille’s equation, and the multiphase particle-in-cell (MP-PIC) method are used for fracture deformation and propagation, fluid flow, and proppant transport simulations, respectively. The fluid flow is fully coupled with the fracture equations and then coupled with the Lagrangian proppant model using a two-way coupling strategy. The proposed model is carefully validated against published numerical and experimental results. Then, we use the model to investigate the fracturing process in a layered reservoir. The impacts of fluid leakoff and proppant injection order are discussed. Special phenomena such as proppant bridging and tip screenout are captured. This study provides a novel and reliable way for simulating proppant transport in practical problems, which is of great importance to fracturing designs.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».