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Enregistrement W1967151836 · doi:10.2118/154019-ms

Accurate Modelling of Pore-Scale Film and Layer Flow for Three-Phase EOR in Carbonate Rocks with Arbitrary Wettability

2012· article· en· W1967151836 sur OpenAlexfundno aff
Adnan Al-Dhahli, S. Geiger, Marinus Izaak Jan Van Dijke

Notice bibliographique

RevueSPE Improved Oil Recovery Symposium · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCMG Reservoir Simulation Foundation
Mots-clésRelative permeabilityWettingCapillary pressurePermeability (electromagnetism)Petroleum engineeringSaturation (graph theory)Residual oilEnhanced oil recoveryMultiphase flowPorous mediumNetwork modelGeologyFlow (mathematics)Two-phase flowMaterials scienceMechanicsGeotechnical engineeringPorosityComputer scienceChemistryArtificial intelligenceComposite materialMathematicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Three-phase flow is a key to many EOR techniques such as Water Alternating Gas (WAG) injection. Predicting oil recovery during three-phase EOR in carbonates requires a sound understanding of the fundamental flow physics in mixed- to oil-wet rocks to derive physically robust flow functions, i.e. relative permeability and capillary pressure. In this work we use pore-network modelling, a reliable and physically-based simulation tool, to predict the flow functions. We have developed a new pore-scale network model for rocks with variable wettability, from mixed to oil-wet. It comprises a constrained set of parameters that mimic the wetting state of a reservoir. Unlike other models, it combines three main features: (1) A novel thermodynamic criterion for formation and collapse of oil layers. The new model hence captures wetting film and layer flow of oil adequately, which affects the oil relative permeability at low oil saturation and leads to accurate prediction of residual oil. (2) Multiple displacement chains, where injection of one phase at the inlet triggers a chain of interface displacements throughout the network. This allows accurate modeling of the mobilization of many disconnected phase clusters that arise during higher order (WAG) floods. (3) The model takes realistic 3D pore-networks extracted from pore-space reconstruction methods and CT images as input, preserving both topology and pore shape of the rock. We validated our network model by comparing 2D network simulations with published data from WAG floods in oil-wet micromodels. This demonstrates the importance of film and layer flow for the continuity of the various phases during subsequent WAG cycles and for the residual oil saturations. A sensitivity analysis has been carried out with the full 3D model to predict three-phase relative permeabilities and residual oil saturations for WAG cycles under various wetting conditions with different flood end-points.

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 enseignants0,021
Score d'incertitude au seuil0,041

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,219 · 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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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