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Enregistrement W2041792382 · doi:10.2118/2006-124

A Coupled Model to Simulate the Fluid Flow in the Reservoir and Horizontal Wellbore

2006· article· en· W2041792382 sur OpenAlexafffund
Peng Gui, J.C. Cunha, L.B. Cunha

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWellborePetroleum engineeringGeologyFlow (mathematics)Reservoir simulationFluid dynamicsMechanicsComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A coupled model is developed to simulate the pressure and flow rate distribution in both reservoir and horizontal wellbore simultaneously. Most conventional analytical and numerical solutions neglected the interaction of the fluid flow between reservoir and wellbore, which usually lead to erroneous predictions of performance behavior. In this paper, the multisegment horizontal wellbore model is coupled with a fully implicit reservoir model to study the effect of finite conductivity on flow in horizontal wellbore and the corresponding effect on the non-uniform influx distribution from the reservoir. In this work, a three-dimensional black-oil reservoir simulator is developed using a hybrid technique (local grid refinement) around the horizontal wellbore. The multi-segment wellbore model is built by gridding the wellbore into segments that interact with the influx from reservoir sandface through the local reservoir hybrid grid (radial region). The wellbore model, which is coupled with the 3-D reservoir model, can deal with different types of pressure losses and the flow properties are updated with real-time local flowing conditions. Therefore, the coupled model reveals the fluid flow in the reservoir near the wellbore and also the realistic characteristics in the horizontal wellbore. The principle of this coupled model is based on the pressure continuity and mass balance at the sandface. Flow in the reservoir is described as a parabolic type partial differential equation, while flow in the horizontal wellbore is a hyperbolic type partial differential equation. All the variables for both reservoir and wellbore domains are obtained by solving the integrated Jacobian matrix simultaneously, so the simulation results can reflect the characteristics and interactions of the fluid flow between the reservoir and wellbore. The corresponding pressure and flow rate around the wellbore also interact with the actual flow velocity in the wellbore. The coupled model has several prospective applications, including horizontal well length optimization, completion design, water/gas breakthrough prediction and well performance prediction. A case study investigating the finite conductivity of horizontal wellbore is presented in this paper. Introduction Horizontal wells are routinely used in many new oil and gas fields as well as in further development of mature fields because of their advantages over conventional wells. Many researchers have studied various aspects of horizontal well production and developed some models to simulate the production behavior for horizontal wells. Although some researchers [1,2,3] studied the pressure drop along a wellbore due to friction, most former developed simulators neglected the interaction of the fluid flow between the reservoir and wellbore, which usually led to erroneous predictions of performance behavior, especially for those with high-permeability and high production field cases. In this work, a coupled model of the reservoir fluid flow and horizontal wellbore hydraulics is developed to reveal the realistic flow behavior in the reservoir near the wellbore and also the flow characteristics in the horizontal wellbore. To take advantage of the radial nature of flow around wellbore, the model adopts a hybrid grid system (local grid refinement) with Cartesian grid for the reservoir region and cylindrical grid for the wellbore region.

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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,083
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,228 · 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

Citations5
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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