Insight into the oil–water seepage mechanism based on shale stress deformation: A numerical simulation approach
Notice bibliographique
Résumé
In shale reservoirs, organic matter (OM) and inorganic matter exhibit different deformation behaviors under stress. Their heterogeneous distribution leads to complex oil–water flow during the fracturing production process. In this study, a conceptual shale model with varying total organic matter content (TOC) is developed. A novel aspect is the consideration of shale stress deformation coupled with fluid flow, based on which the oil–water seepage mechanism is investigated. Simulation results demonstrate that the high TOC matrix swept by water during the soaking stage can be effectively mobilized, and the flow rate of oil briefly increases. During the soaking stage, pore pressure in the shale matrix increases. The fluid-induced stress on OM leads to deformation, which expands additional oil–water flow channels and creates favorable conditions for fluid exchange between isolated or small pores within the matrix. The elastic energy stored in deformed OM is released during production, which provides energy supplement for the flow of shale oil and helps to maintain a higher oil production in the later stage. Additionally, the influences of Young's modulus, shale permeability, fracture spacing, and matrix distribution on oil recovery efficiency are analyzed. The results are expected to provide a deeper understanding of the oil–water seepage mechanism and clarify the favorable conditions for hydraulic fracturing exploitation.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».