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Enregistrement W2032785045 · doi:10.2118/07-03-02

Methods for Modelling Full Tensor Permeability in Reservoir Simulators

2007· article· en· W2032785045 sur OpenAlexaff
Mohammad Bagheri, A. Settari

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Methods in Computational Mathematics
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTensor (intrinsic definition)Orientation (vector space)Viscous stress tensorPermeability (electromagnetism)AnisotropyMathematicsTensor fieldGridGeometryCauchy stress tensorTensor contractionMathematical analysisExact solutions in general relativityPhysicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This work examines methods for modeling reservoir flow in the presence of a permeability tensor. Usually, control-volume multipoint discretizations are used to simultaneously handle the tensor permeability and complex geometry. Instead, the method used in this work is based on a simple extension of the conventional finite difference method. It is shown that this method (which results in 9-point approximations with a full tensor) cannot accurately predict the behaviour of reservoirs which contain permeability anisotropy. It suffers from what we call a "tensor orientation " effect, in addition to the well known grid orientation effect. The tensor orientation effect introduces an error in the magnitude and shape of the pressure field, which depends on the relative orientation of the grid in relation to the principal axes of the permeability tensor. This problem has been solved by developing a 13-point extension of the conventional 9-point finite difference method for the tensor permeability, which essentially eliminates the tensor orientation errors. Since this difference scheme is not easily implemented in conventional simulators, an approximate semi-implicit method, in which only nine points are in the implicit mode, was also developed. The semi-implicit method provides a good match with the 13-point method for the test problem. However, further reduction to a 5-point implicit operator results in a loss of accuracy. Comparative evaluation against the Flux Continuous Scheme technique shows that while both methods are free of the tensor orientation effect, the 13-point method has a lower value for well block pressure. Lack of an analytical solution makes it difficult to determine which method is closer to reality. Introduction In complex reservoirs, orientation and magnitude of principal permeabilities may vary spatially, and also evolve in time due to geomechanical effects. In such cases, a formulation with a full permeability tensor should be used to model fluid flow. In this paper, we examine methods for modeling fluid flow with a permeability tensor, and in particular, the effect of the permeability tensor orientation on the results with various numerical methods. Dependency of simulation results of fluid flow in porous media to the type of the grid mesh is well known and called the "grid orientation" effect. This problem was first demonstrated for 5-point reservoir simulators by Todd et al.(1) in 1972. They suggested using 2-point upstream mobility method to alleviate this effect. This problem is associated mainly with unfavourable mobility ratios which occur in most EOR isothermal processes and steam and combustion, and can very seriously alter the results and conclusions of simulation studies. The grid orientation effect is also severe for simulating miscible displacement. Settari et al.(2) have shown that a standard 5-point approximation gives unacceptable results even for moderately adverse mobility ratios (M = 10). Until now, a completely satisfactory solution has not been found for finite difference simulators and the grid orientation remains one of the more difficult numerical research problems. Nine-point discretizations are the usual method for solving the problem. However, the 9-point method still has some orientation errors, which depend on the problem solved(1).

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)0,002
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: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,349
Écart entre enseignants0,314 · 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
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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