Simulation of Stress tests using a Poroelastic model to estimate the Permeability behavior of bedford limestone samples
Bibliographic record
Abstract
Por su relevancia en Geociencias, el efecto de los esfuerzos sobre las propiedades de flujo de fluido en rocas ha sido estudiado experimental y teóricamente por varias décadas. Los trabajos se han orientado principalmente a rocas tipo arenisca, y relativamente poco, a pesar de su relevancia, en rocas carbonatadas. Por otro lado, la descripción del fenómeno es matemática y numéricamente complejo, ya que involucra el acoplamiento no lineal del flujo de fluido con la deformación de la roca. En este trabajo se busca incursionar en esa parte poco explorada de pruebas experimentales en carbonato y su simulación numérica.En él se presentan pruebas experimentales realizadas en núcleos de caliza Bedford, y se analiza el efecto de los esfuerzos de confinamiento y de la presión del fluido (presión de poro) sobre la permeabilidad a través de dos tipos de pruebas, conocidas como hidrostáticas (bajos esfuerzos de corte) y no hidrostáticas (altos esfuerzos de corte). En este trabajo se presenta un modelo matemático para describir el fenómeno, considerando un fluido monofásico, una respuesta elástica de la roca, y su implementación numérica en elementos finitos.El acoplamiento del flujo de fluido con los esfuerzos se modela utilizando relaciones algebraicas de porosidad y permeabilidad en función del esfuerzo. La relación permeabilidad-esfuerzo utilizada en este trabajo depende linealmente de la deformación volumétrica y la presión de poro. Los resultados experimentales muestran que en general la permeabilidad se incrementa con la presión del fluido y se reduce con el esfuerzo de confinamiento. La reducción con el esfuerzo de confinamiento en el rango de esfuerzos de confinamiento analizado es relativamente pequeña, pero es notoriamente más importante en las pruebas no-hidrostáticas (8%) que en las hidrostáticas (2%).El ajuste del modelo a los resultados experimentales, específicamente a la caída de presión en el núcleo en función del tiempo, se realiza mediante la variación de los parámetros de la relación permeabilidad-esfuerzo. El valor de estos parámetros de ajuste difiere del valor reportado para areniscas, lo cual puede ser indicativo de la diferencia en la estructura porosa y las propiedades mecánicas de las rocas.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.000 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.000 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.002 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".