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Enregistrement W4405739983 · doi:10.1016/j.petsci.2024.12.018

Coupling mechanism analysis of CO2 non-Darcy flow in multi-scale reservoirs: A case study of the life-cycle process of fracturing-development in shale oil reservoirs

2024· article· en· W4405739983 sur OpenAlexaff
Zhenhua Rui, Haiyang Deng, Ting Hu, Guanglong Sheng, Malcolm Wilson, Birol Dindoruk, Shirish Patil

Notice bibliographique

RevuePetroleum Science · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaScience Foundation of China University of Petroleum, BeijingJilin UniversityMinistry of Education of the People's Republic of ChinaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPetroleum engineeringOil shaleShale gasUnconventional oilCoupling (piping)Flow (mathematics)Mechanism (biology)Scale (ratio)GeologyProcess (computing)Hydraulic fracturingEngineeringMechanicsMechanical engineeringComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With policy support for carbon capture, utilization, and storage (CCUS), an integrated approach that combines energy storage fracturing, CO 2 -enhanced oil recovery (EOR), and storage emerges as a promising direction for the shale oil industry. The process of energy storage fracturing induces significant changes in the pressure and saturation of the medium. However, conventional simulations often overlook the effects of fracturing and shut-in operations on the seepage field and production performance. Furthermore, fractured shale reservoirs exhibit complex non-Darcy flow characteristics due to intricate pore structures and multi-scale porous media. A comprehensive understanding of flow mechanisms is essential for effective reservoir development and CO 2 storage. This study establishes a multi-component simulation model that encompasses the life-cycle of fracturing, shut-in, production, and CO 2 huff-n-puff processes, thereby ensuring the continuity of the seepage field. The model accounts for the effect of nano-confinement on phase behavior by modifying the equation of state. Furthermore, the flux term is adjusted to incorporate Maxwell–Stefan diffusion, pre-/post-Darcy flow, and stress sensitivity. The embedded discrete fracture model (EDFM) is employed to simulate multiphase flow within multi-scale media, and the results from the validation model align satisfactorily with those derived from ECLIPSE. Mechanism analysis indicates that the interaction of multiple mechanisms significantly influences both production and storage performance. Under the multi-mechanism coupling, the cumulative oil production increased by 12.01%, while the utilization and storage factors increased by 62.93% and 8.93%, respectively. The role of molecular diffusion in shale oil reservoirs may be overstated, contributing only a 0.26% enhancement in oil production. Simulation results show that the energy storage fracturing strategy can increase oil production and net present value by 12.47% and 15.07%, respectively. Sensitivity analysis indicates that the CO 2 injection rate is the main factor affecting the recovery factor, followed by CO 2 injection time and the number of cycles, with fracturing fluid volume having the least impact. This study develops a multi-process, multi-mechanism simulation framework for multi-scale shale oil reservoirs. This framework provides a robust evaluation system for CCUS-EOR, facilitating informed decision-making in fracturing stimulation, development planning, and parameter optimization.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,043

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,014
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations11
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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