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Enregistrement W2032293032 · doi:10.2118/00-06-04

A Mechanistic Model for Multiphase Flow in Pipes

2000· article· en· W2032293032 sur OpenAlexfundno aff
Nicholas Petalas, Khalid Aziz

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMcGill UniversityU.S. Department of Energy
Mots-clésFlow (mathematics)Pressure dropMultiphase flowClassification of discontinuitiesMechanicsFluid dynamicsMistConvergence (economics)Empirical modellingRange (aeronautics)Petroleum engineeringGeologyComputer scienceMathematicsMaterials scienceSimulationPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Mechanistic models for multiphase flow calculations can improve our ability to predict pressure drop and holdup in pipes, especially in situations that cannot easily be modeled in a laboratory and for which reliable empirical correlations are not available. In this paper, a new mechanistic model, applicable to all pipe geometries and fluid properties, is presented. New empirical correlations are proposed for liquid/wall and liquid/gas interfacial friction in stratified flow, for the liquid fraction entrained and the interfacial friction in annular-mist flow, and for the distribution coefficient used in the determination of holdup in intermittent flow. Introduction Empirical models often prove inadequate in that they are limited by the range of data on which they were based and, generally, cannot be used with confidence in all types of fluids and conditions encountered in oil and gas fields. Furthermore, many such models exhibit large discontinuities(1) at the flow pattern transitions and this can lead to convergence problems when these models are used for the simultaneous simulation of petroleum reservoirs and associated production facilities. Mechanistic models, on the other hand, are based on fundamental laws and thus can offer more accurate modeling of the geometric and fluid property variations. All of the models presented in the literature are either incomplete(2,3), in that they only consider flow pattern determination, or are limited in their applicability to only some pipe inclinations(4,5). A preliminary version(6)of the model proposed here that overcomes these limitations was presented in 1996. For most of the flow patterns observed, one or more empirical closure relationships are required even when a mechanistic approach is used. Where correlations available in the literature are inadequate for use in such models, new correlations must be developed. In order to be able to achieve this, access to reliable experimental data is important. A large amount of experimental data has been collected through the use of a Multiphase Flow Database(7) developed at Stanford University. The database presently contains over 20,000 laboratory measurements and approximately 1,800 measurements from actual wells. Based on subsets of these data, the previously proposed model(6) included a detailed investigation of the annular mist flow regime and new correlations for the liquid fraction entrained and for interfacial friction. This model has since been refined based on additional investigations of the stratified and intermittent flow regimes, and is the subject of this paper. Flow Pattern Determination The procedure for flow pattern determination begins with the assumption that a particular flow pattern exists and is followed by an examination of various criteria that establish the stability of the flow regime. If the regime is shown to be unstable, a new flow pattern is assumed and the procedure is repeated. Figure 1 shows flow pattern transitions based on the superficial velocities of the phases where the stability criteria (transition boundaries S1, S2, etc.) considered in this model are sketched. The procedure for flow pattern determination is illustrated in Figure 3, where it is seen that the examination of the dispersed bubble flow regime is the first to be considered.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,224 · 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

Citations247
Publié2000
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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