Study on Variability Production Characteristics of Fracturing Fluid Imbibition Displacement for Typical Shale
Notice bibliographique
Résumé
Abstract CO 2 injection is a prominent measurement to enhance the recovery of shale reservoirs. The imbibition of fracturing fluid + CO 2 additive is considered important for promoting the enhancement and stabilization of shale oil production to ensure energy supply. The imbibition experiments of fracturing fluid + CO 2 additive were carried out in shale reservoirs with a nuclear magnetic resonance (NMR) test. The imbibition displacement characteristics at different pore scales of shale were quantitatively evaluated. The variability of the imbibition effects in shale reservoirs was clarified in terms of shale type, fracturing fluid type, and CO 2 additive (pressure). This finding indicates that the effectiveness of the fracturing fluid + CO 2 additive imbibition on shale reservoirs is stronger, and the imbibition displacement efficiency ranges from 33.38 % to 41.56 %. The imbibition contribution rate is considerably higher for small pores than for large pores, and the difference between them is more than 10%. Therefore, the imbibition of fracturing fluid + CO 2 additive mainly extracted crude oil from the small pores of shale reservoirs. CNI nano variable-viscous slippery water is more effective for imbibition displacement in laminar type shale. For laminated type shale, EM30 + + guanidine gum mixed water has a better imbibition effect than CNI nano variable-viscous slippery water. Under 16 MPa CO 2 + fracturing fluid (miscible states), the imbibition displacement efficiency of the shale is significantly enhanced. The imbibition displacement degree at different pore scales is also increased. For different types of shale reservoirs, the imbibition displacement degree at different pore scales would be improved by methods, including the optimization of the fracturing fluid or the change of imbibition conditions. This study presents a theoretical underpinning for the high-efficiency exploitation in shale reservoirs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».