Compositional Simulation Using the Advanced Peng-Robinson Equation of State
Notice bibliographique
Résumé
Abstract During compositional reservoir simulations where underground fluid composition strongly affects the modeling of recovery processes, flash calculations are commonly employed to help determine the correct number of equilibrium phases, the corresponding compositions, and the phase amount of each phase. Cubic equations of state (EOS) are widely used in the representation of volumetric and phase equilibria due to their simplicity and solvability. Commonly used cubic EOS such as Peng-Robinson (PR) and Soave-Redlich-Kwong (SRK) have well known limitations in predicting liquid phase properties for polar compounds. In this paper, we present a compositional reservoir simulator equipped with the advanced Peng-Robinson EOS and an efficient and robust multiphase flash algorithm that can accurately predict the phase equilibrium. This method utilizes Michelsen's stability test (Michelsen, 1982) and a combination of accelerated successive substitution and a minimum-variable Newton-Raphson (MVNR) method for fast convergence. The advanced Peng-Robinson (APR) EOS adds volume translation and a flexible attractive temperature-dependent term to the original PR EOS for accurate PVT and saturation property correlation for polar compounds. Examples of pure compounds and mixtures are tested. Computational results show that the developed simulator provides a more detailed description and better understanding of complex dynamic underground fluid phase behavior that may occur during oil recovery processes.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».