Quantitative characterization of spontaneous and forced imbibition during soaking process in tight oil reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
During the soaking process after hydraulic fracturing in tight reservoirs, the imbibition between matrix and fracture is an important mechanism for enhancing oil recovery. The soaking pressure acts on the matrix-fracture system in the form of external pressure difference to establish a dynamic-imbibition process. In this study, a core-scale numerical model is developed based on experimental data to study the dynamic-imbibition mechanism under non-zero initial water saturation quantitatively. The simulation results show that the enhancement extent of capillary pressure to the matrix oil mobilization is more significant under conditions of higher external pressure difference. Furthermore, the contributions of spontaneous imbibition (SI) and forced imbibition (FI) to the mobilization of matrix oil are 8.74% and 91.24% respectively. Then, effects of the oil-water viscosity ratio (VROW), matrix initial water saturation (MIWS), and fracture on SI and FI are analyzed in depth. As the MIWS increases from 0.27 (bound water) to 0.3, SI and FI decrease by 64.43% and 10.01%. The increase of VROW, MIWS, and fracture number tends to enhance the contribution of FI. This work is pivotal for gaining profound insights into imbibition and improving tight oil recovery through hydraulic fracturing development.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 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 ».