This paper analyses the problem of a semi-infinite fluid-driven fracture propagating through multiple stress layers in a permeable elastic medium. Such a problem represents the tip region of a planar hydraulic fracture. When the hydraulic fracture crosses a stress layer, the use of a standard tip asymptotic solution may lead to a considerable reduction of accuracy, even for the simplest case of a height-contained fracture. In this study, we propose three approaches to incorporate the effect of stress layers into the tip asymptote: non-singular integral formulation, toughness-corrected asymptote, and an ordinary differential equation approximation of the non-singular integral formulation mentioned above. As illustrated in the paper, these approaches for stress-corrected asymptotes differ in computational complexity, the complexity of implementation, and the accuracy of the approximation. In addition, the size of the validity region of the stress-corrected asymptote is evaluated, and it is shown to be greatly reduced relative to the case without layers. In order to address the issue, the stress relaxation factor is introduced. This, in turn, allows for enhancing the accuracy of the layer-crossing computation on a relatively coarse mesh to utilize the stress-corrected asymptote in hydraulic fracturing simulators for the purpose of front tracking.


翻译:本文分析了半无限流体驱动裂缝在渗透性弹性介质中穿过多应力层扩展的问题。该问题代表了平面水力裂缝的尖端区域。当水力裂缝穿过应力层时,即使对于最简单的高度受限裂缝情况,使用标准尖端渐近解也可能导致精度显著下降。本研究提出了三种将应力层效应纳入尖端渐近解的方法:非奇异积分公式、韧性修正渐近解以及上述非奇异积分公式的常微分方程近似。如文中所示,这些应力修正渐近解方法在计算复杂度、实现难度和近似精度方面存在差异。此外,本文评估了应力修正渐近解的有效区域尺寸,结果表明该区域相对于无层状工况显著减小。为解决该问题,引入了应力松弛因子,从而能够在相对粗糙的网格上增强穿层计算的精度,以便在水力压裂模拟器中利用应力修正渐近解进行前沿追踪。

0
下载
关闭预览

相关内容

不可错过!《机器学习100讲》课程,UBC Mark Schmidt讲授
专知会员服务
76+阅读 · 2022年6月28日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
94+阅读 · 2019年10月10日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
105+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年7月5日
VIP会员
最新内容
乌克兰战场背后的新武器
专知会员服务
5+阅读 · 6月12日
基于博弈论的陆军人机协同(长文报告)
专知会员服务
12+阅读 · 6月12日
美国陆军航空兵:以愿景引领转型
专知会员服务
7+阅读 · 6月12日
《多域战场上反制小型无人机系统》150页
专知会员服务
18+阅读 · 6月11日
战场人工智能:增强陆地作战能力的发现与要求
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
深度自进化聚类:Deep Self-Evolution Clustering
我爱读PAMI
15+阅读 · 2019年4月13日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
大数据 | 顶级SCI期刊专刊/国际会议信息7条
Call4Papers
10+阅读 · 2018年12月29日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
【推荐】RNN/LSTM时序预测
机器学习研究会
25+阅读 · 2017年9月8日
相关基金
国家自然科学基金
2+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2013年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2012年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2009年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员