Generation of Micro-Fracture Clouds in Rocks: Mechanisms and Applications
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Volume increasing or decreasing processes in rocks can lead to inter or intragranular fractures in subsurface formations. The volume change can be caused by chemical reactions involving fluid, reactive transport, and coupling with the mechanical deformation of the grains. Depending on stress, material properties and coupled thermo-hydro-mechanical-chemical (THMC) conditions, grain scale fractures may propagate and coalesce, forming a cloud of well-connected fracture networks. The mechanisms responsible for propagation, coalescence and inhibition of cloud fractures are not well known. In this study, we review coupled micro-fracture network generation mechanisms as published in the literature and observed in field, experiments, and models. We then introduce simple (decoupled or weakly coupled) models within the framework of analytical and hybrid finite-discrete element models (FDEM). We discuss key parameters that promote (or limit) the generation of micro-fracture clouds under in-situ conditions. Based on the review of literature and preliminary model results, we discuss the implications of micro-fracture generation mechanisms on subsurface storage, hydrogen exploration/production and super-hot supercritical geothermal technologies. 1. INTRODUCTION Rock deformation and fracturing characteristics under high temperature and pressure (HTHP) conditions are of fundamental significance to emerging subsurface engineering technologies such as super-hot supercritical thermal resources, hydrogen and CO2 storage, and geologic hydrogen production. To unlock the full potential of these applications, it is important to fundamentally understand the fracture initiation, propagation, coalescence and resulting permeability alteration processes and be able to model them at different scales (grain to wellbore to reservoir scale) within the framework of Thermo-Hydro-Mechanical-Chemical (THMC) coupled HTHP systems. For example, serpentinization is a THMC coupled process that occurs when mafic and ultra-mafic rocks come in to contact with water at specific pressure-temperature conditions to produce hydrogen. This reaction can lead to a significant volume increase, swelling pressures and associated micro-fracture clouds: which in turn can generate additional permeability pathways for flow. Continuous flow of water and mineralization can lead to favorable conditions for a self-driven micro-fracture network, as this process can repeat in a loop: creating a progressive change in host rock permeability.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».