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Enregistrement W6986506720

Predicting the breakdown pressure in hard rock material subjected to hydraulic fracturing and quantifying fluid flow within a fracture network

2023· dissertation· en· W6986506720 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueLu Zone Ul (Laurentian University) · 2023
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRock mass classificationAirflowFracture (geology)Hydraulic fracturingFlow (mathematics)Volume (thermodynamics)Heat exchangerPorosity
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This research is part of the Natural Heat Exchange Engineering Technology for Mines (NHEET) project conducted by Mirarco Mining Innovation. The NHEET project consists of developing a system using natural means to provide economically significant thermal regeneration capacity through a volume of rock fragments for ventilating mine workings. This system can provide heating (during winter) and cooling (during summer) of air on seasonal basis, without using artificial refrigeration. Optimizing the system requires creation of a specific volume of rock fragments having, among other criteria, a pre-determined porosity and fragment size distribution to meet the thermal storage and ventilation requirements of the mine site. This research is part of the NHEET project’s scope of work and investigates an alternative system, which consists of a fractured rock mass with sufficient fracture density and connectivity to admit enough airflow for the NHEET system requirements. This alternative system has the potential of reducing the footprint at surface. Firstly, the hydraulic fracturing (HF) method is investigated for preconditioning the rockmass with the objective of strategically creating additional fractures. Increasing the volumetric fracture intensity and fracture network connectivity within the rock mass can optimize airflow within the fracture network. A numerical predictive model for the breakdown pressure in hard rock subjected to hydraulic fracturing is developed using the lattice spring modeling method for HF simulation. The developed numerical model is calibrated based on the results obtained from a HF field experiment conducted in a northern Ontario mine. Secondly, a laboratory experiment is conducted to quantify fluid flow through a fracture network. In this context, a 3D physical model representing a fractured rock mass is generated using 3D printing technology. The 3D printed model is fixed into an experimental setup for fluid flow measurements. This experiment allowed for establishing the behaviour of the changing pressure to fluid transfer through fracture openings. The flow-pressure measurements are compared to a simple model for the volumetric flow rate in a block of naturally fractured rock with a number of fractures. The numerical model developed, and laboratory results obtained in this thesis provide valuable information for the construction of a NHEET system. The numerical predictive model for the breakdown pressure in hard rock subjected to HF is a tool to evaluate the amount of fluid pressure needed to create additional fractures in the rock mass and facilitate the planning of HF operations. The pressure-flow rate laboratory measurements are key data that can be used to calibrate a subsequent numerical simulation at a larger scale, representative of the NHEET system. Additionally, direct fluid flow measurements in fracture networks are useful to assess the influence of various fracture properties (e.g. intensity, connectivity, aperture) on fluid flow.

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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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