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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 OpenAlex
Adnan Al-Dhahli, S. Geiger, Marinus Izaak Jan Van Dijke

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,155
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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