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Enregistrement W1964313457 · doi:10.2118/09-09-06-tn

Two-Phase Flow in Volatile Oil Reservoir Using Two-Phase Pseudo-Pressure Well Test Method

2009· article· en· W1964313457 sur OpenAlexaff
Mohammad Sharifi, Mohammad Ahmadi

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDew pointPetroleum engineeringWellboreSaturation (graph theory)Permeability (electromagnetism)Relative permeabilityDrillingGas oil ratioDewGeologyFossil fuelCondensationChemistryGeotechnical engineeringPorosityMaterials scienceThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract When the bottomhole pressure (BHP) of volatile oil reservoirs falls below the bubblepoint pressure, two phases are created in the region around the wellbore, and a single phase (oil) appears in regions away from the well. The oil relative permeability reduces towards the near-wellbore region due to increasing gas saturation. This behaviour is quite similar to a gas-condensate reservoir below the dew-point, where the gas relative permeability is reduced due to the existence of a liquid bank around the wellbore. There are numerous publications in the literature concerning the behaviour diagnostic and well deliverability calculation in the case of gas-condensate reservoirs. However, the behaviour of volatile oil reservoirs is not well understood. This paper aims at understanding the behaviour of volatile oil reservoirs. We used reservoir compositional simulations to predict the fluid behaviour below the bubblepoint, and then exported the flowing bottomhole pressure to a well test package to diagnose the existence of different mobility regions. In this study, the applicability of the two-phase pseudo-pressure method on volatile and highly volatile oil reservoirs was investigated, and it was found that this method is a very powerful tool for the prediction of true permeability and mechanical skin. Also, this method is capable of distinguishing between mechanical skin and condensate bank skin, which can be very helpful for designing after-drilling well treatment and IOR process designs. Introduction In gas-condensate reservoirs, retrograde condensation occurs when the flowing bottomhole pressure declines below the dew-point pressure, creating four regions in the reservoir with different liquid saturations. Away from the well, an outer region has the initial liquid and gas saturation. Next, nearer the well, there is a rapid increase in liquid saturation and a decrease in the gas mobility where the liquid still is immobile. Closer to the well, an inner region is formed where liquid saturation is higher than the critical condensate saturation and both oil and gas phases are mobile. Finally, in the immediate vicinity of the well, there is a region with a lower liquid saturation due to capillary number (the ratio of viscous to capillary forces) effects. Such a region has been inferred from a number of experimental core studies at low interfacial tension and high flow rates. The existence of the fourth region is important because it counters the reduction in productivity caused by liquid drop-out. The various mobility zones described above can be identified by well test analysis, using a variety of analytical and numerical models(1–3). Well test analysis is now commonly used to identify and quantify near-wellbore effects, reservoir behaviour (i.e. zones of different mobilities and storativities) and reservoir boundaries. Finding all of this information from well tests in gas-condensate reservoirs, however, is challenging. This is due to changes in the composition of the original reservoir fluid and the impact of wellbore dynamics. Nonetheless, gas-condensate flow behaviour is now reasonably well understood.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

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
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,279
Écart entre enseignants0,269 · 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

Citations8
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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