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Enregistrement W1968280852 · doi:10.2523/iptc-13164-ms

Three Dimensional Numerical Analysis of Fluid Flow through Fractured Rock Core Using X-Ray Computed Tomography

2009· article· en· W1968280852 sur OpenAlexaff
Noriaki Watanabe, Yutaka Ohsaki, Tetsuya Tamagawa, Yoshihiro Tsuchiya, Nobuo Hirano, Hiroshi Okabe, Noriyoshi Tsuchiya

Notice bibliographique

RevueInternational Petroleum Technology Conference · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFracture (geology)Aperture (computer memory)Materials scienceCalibrationFlow (mathematics)TomographyCalibration curveFluid dynamicsMechanicsGeologyComposite materialOpticsMathematicsPhysicsAcoustics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A three dimensional numerical modeling coupled with X-ray Computed Tomography (CT) for fracture flow was applied to fractured granite core samples. One of the samples had an artificial single fracture, and the others had natural multiple fractures. A relationship between CT value and fracture aperture (fracture aperture calibration curve) was obtained by X-ray CT scanning for a fracture aperture calibration standard with varying the aperture from 0.1 to 0.5 mm. As a result, a linear relationship was obtained between CT value and fracture aperture. With the fracture aperture calibration curve, three dimensional distributions of CT values of the samples were converted into fracture aperture distributions to obtain fracture models of the samples. Porosities of the fracture models could provide good agreement with experimentally determined porosities for all the samples. By using the fracture models, a fluid flow simulation was also performed with a local cubic law-based fracture flow model. Numerical permeabilities by the flow simulation were much higher than experimentally determined permeabilities of the samples. It was however possible to match the numerical permeabilities with the experimental permeabilities for all the samples, by using a unique modification coefficient of 0.5 for the fracture aperture in the fracture flow model. With the modified flow model, it was possible to obtain detailed information of heterogeneities in fracture flow as well as permeabilities of the samples. Although the present X-ray CT scanning was performed at room temperature and pressure, it was expected that the numerical modeling had possibility to provide insights into heterogeneous nature of fracture flow in fractured reservoirs, such as channeling, as well as porosity and permeability, when the CT scanning was performed at reservoir conditions. Further studies on this kind of numerical modeling should provide simple and easy way to address heterogeneous fracture flow in reservoirs that can have impacts on productivity of wells, efficiency of recovery by water/gas flooding, and so on. Introduction Effective developments of oil/gas fractured reservoirs need well understanding of fracture flow characteristics in those reservoirs. Field and laboratory studies have suggested that fluid flow through a rock fracture is far from that of smooth parallel plates, due to channeling flow in a heterogeneous aperture distribution by rough surfaces [1–9]. When channeling flow occurs in a single fracture of granite, the area where flowing fluid exists is expected only 5–20% at confining pressures of up to 100 MPa, with various features in the preferential flow paths [9]. Against this background, we have recently developed a discrete fracture network model simulator, GeoFlow, in which fractures can have aperture distributions with natural heterogeneities [10]. Three dimensional fluid flow simulations for fracture networks by GeoFlow have demonstrated developments of three dimensional preferential flow paths in those fracture networks, and have suggested that performance of production well can be strongly affected by the heterogeneous fracture flow. Consequently, it should be considerably important to evaluate the heterogeneity and its impact for effective developments of fractured reservoirs.

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 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 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,606
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 GPT0,249
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations0
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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