Accurate stress measurement using hydraulic fracturing in deep low-permeability reservoirs: Challenges and research directions
Notice bibliographique
Résumé
Although there is increasing recognition of the significance of deep in-situ stress measurement for the safe and efficient exploitation of geo-energy in deep low-permeability reservoirs, accurate measurement of deep stresses using the hydraulic fracturing technique still requires substantial enhancement. In this work, the major challenges in the precise hydraulic fracturing stress measurement in deep low-permeability reservoirs are pointed out, including high rock temperature, high pore pressure, fracturing mechanism, rock tensile strength, and drilling conditions. Under such circumstances, several future research directions are proposed accordingly. These involve the thermal-pore-elastic effect, downhole sensors and flow meters, appropriate indoor tensile strength test methods, new stress calculation methods, hybrid test techniques, and refined coupled numerical models. The future research recommendations will provide several fresh perspectives for geo-energy development in deep low-permeability reservoirs in subsequent stages. Document Type: Perspective Cited as: Li, P., Liu, Y., Cai, M., Miao, S., Dai, L., Gorjian, M. Accurate stress measurement using hydraulic fracturing in deep low-permeability reservoirs: Challenges and research directions. Advances in Geo-Energy Research, 2024, 14(3): 165-169. https://doi.org/10.46690/ager.2024.12.02
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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 | 0,003 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,006 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».