Critical Evaluation of Existing Methods for Accounting for Multiphase Effects Around Producers in Depleting Gas Condensate Reservoirs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Well test analysis techniques use variations of the pseudopressure concept to account for multiphase effects due to condensate drop-out in near-well regions (e.g. Jones and Raghavan1 approach). In this work, an evaluation of the accuracy and applicability of these techniques was carried out using data from the discovery well of the Cupiagua field, including well testing, relative permeabilities (Kr) measured at low capillary number and a tuned PREOS. Henderson et al's capillary number dependent relative permeability and effective inertial resistance correlations2, as implemented in a commercial simulator, were used to history match the well test data. To investigate the assumptions in the analytical models, numerical simulations were run, first with constant Kr, and then with the effect of capillary number and inertial resistance. The main conclusions are: For the constant Kr simulation, a constant composition expansion (CCE) data of the flowing composition accurately reproduces the pressure-saturation relationship in the region where both oil and gas are mobile. However, contrary to Fevang and Whitson's assumption3, the constant volume depletion (CVD) data did not match the saturation distribution of the region where only gas flows.When Kr dependence on capillary number and inertial resistance was considered, the immobile oil region practically disappeared. In consequence, the CCE data of the original fluid composition can reproduce the pressure-saturation relationship in the two phase region.Al-Hussainy et al's total skin versus rate plots4 to obtain mechanical skin figures were found to give results similar to those obtained by numerical simulation. In summary, this work identifies clearly the conditions under which the analytical models are not correct, which data should be used for analysis, and when the numerical instead of an analytical approach is required.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle