Coupled THMC model-based prediction of hydraulic fracture geometry and size under self-propping phase-transition fracturing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Self-Propping Phase-transition Fracturing Technology (SPFT) represents a novel and environmentally friendly approach for a cost-effective and efficient development of the world’s abundant unconventional resources, especially in the context of a carbon-constrained sustainable future. SPFT involves the coupling of Thermal, Hydraulic, Mechanical, and Chemical (THMC) fields, which makes it challenging to understand the mechanism and path of hydraulic fracture propagation. This study addresses these challenges by developing a set of THMC multifield coupling models based on SPFT parameters and the physical/chemical characteristics of the Phase-transition Fracturing Fluid System (PFFS). An algorithm, integrating the Finite Element Method, Discretized Virtual Internal Bonds, and Element Partition Method (FEM-DVIB-EPM), is proposed and validated through a case study. The results demonstrate that the FEM-DVIB-EPM coupling algorithm reduces complexity and enhances solving efficiency. The length of the hydraulic fracture increases with the quantity and displacement of PFFS, and excessive displacement may result in uncontrolled fracture height. Within the parameters considered, a minimal difference in fracture length is observed when the PFFS amount exceeds 130 m3, that means the fracture length tends to stabilize. This study contributes to understanding the hydraulic fracture propagation mechanism induced by SPFT, offering insights for optimizing hydraulic fracturing technology and treatment parameters.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».