A Novel Multirate Dual-Porosity Model for Improved Simulation of Fractured and Multiporosity Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Summary A major part of the world's remaining oil reserves is in fractured carbonate reservoirs, which are dual-porosity (fracture-matrix) or multiporosity (fracture/vug/matrix) in nature. Fractured reservoirs suffer from poor recovery, high water cut, and generally low performance. They are modeled commonly by use of a dual-porosity approach, which assumes that the high-permeability fractures are mobile and low-permeability matrix is immobile. A single transfer function models the rate at which hydrocarbons migrate from the matrix into the fractures. As shown in many numerical, laboratory, and field experiments, a wide range of transfer rates occurs between the immobile matrix and mobile fractures. These arise, for example, from the different sizes of matrix blocks (yielding a distribution of shape factors), different porosity types, or the inhomogeneous distribution of saturations in the matrix blocks. Thus, accurate models are needed that capture all the transfer rates between immobile matrix and mobile fracture domains, particularly to predict late-time recovery more reliably when the water cut is already high. In this work, we propose a novel multi-rate mass-transfer (MRMT) model for two-phase flow, which accounts for viscous-dominated flow in the fracture domain and capillary flow in the matrix domain. It extends the classical (i.e., single-rate) dual-porosity model to allow us to simulate the wide range of transfer rates occurring in naturally fractured multiporosity rocks. We demonstrate, by use of numerical simulations of waterflooding in naturally fractured rock masses at the gridblock scale, that our MRMT model matches the observed recovery curves more accurately compared with the classical dual-porosity model. We further discuss how our multi-rate dual-porosity model can be parameterized in a predictive manner and how the model could be used to complement traditional commercial reservoir-simulation workflows.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».