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Enregistrement W4409313599 · doi:10.3390/geosciences15040142

Experimental and Numerical Methods for Hydraulic Fracturing at Laboratory Scale: A Review

2025· review· en· W4409313599 sur OpenAlexaff
Atif Ismail, Saman Azadbakht

Notice bibliographique

RevueGeosciences · 2025
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHydraulic fracturingPetroleum engineeringScale (ratio)GeologyEnvironmental scienceGeotechnical engineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hydraulic fracturing experimentation is an essential tool for understanding the application of hydraulic fracturing in producing hydrocarbons from unconventional reservoirs. Laboratory testing methods such as uniaxial, biaxial, and true triaxial testing have limited accuracy due to the simplified consideration of in situ stresses, geological conditions, and subsurface temperature variations. Despite these limitations, hydraulic fracturing experimentation provides valuable insights for the execution of hydraulic fracturing in field conditions. Key factors influencing the accuracy and generalization of experimental results include sample specifications, stress regime, saturation conditions, and fracturing fluid properties. However, extending laboratory-scale conclusions to the field scale requires appropriate scaling factors. This paper provides an overview of the main concepts in hydraulic fracture modeling, including design considerations, laboratory scaling, uniaxial, biaxial, and triaxial testing in hydraulic fracturing experimentation and major numerical simulation methodologies. Numerical methods, such as the discrete element method, discontinuous deformation analysis, rigid body spring network, and virtual internal bond, effectively simulate complex mechanisms like fracture initiation, propagation, fracture–fluid interactions, and the influence of rock microstructure, complementing the experimental findings. Advancements in these models, including the integration of nonlinear elasticity in virtual internal bonds and coupling with finite element analysis or fluid network models, continue to enhance the predictive accuracy and efficiency, particularly in complex geological settings, offering promising applications for optimizing shale gas production, acid fracturing, and geotechnical engineering. Furthermore, this review discusses the importance of in situ stresses, geological conditions, and temperature in both laboratory experiments and numerical simulations, highlighting future directions to consider in laboratory-scale analyses of hydraulic fracturing.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,004
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,003

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,364
Écart entre enseignants0,344 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations4
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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