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Enregistrement W2050351337 · doi:10.2118/07-07-01

Upscaling Using a Non-Uniform Coarsened Grid With Optimum Power Average

2007· article· en· W2050351337 sur OpenAlexaff
Silva Merchán, Sanjay Srinivasan

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueAdvanced Mathematical Modeling in Engineering
Établissements canadiensNexen (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGridComputer scienceScale (ratio)Computational scienceFlow (mathematics)Reservoir simulationProcess (computing)AlgorithmGeologyPetroleum engineeringMathematicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Geostatistical modeling techniques are capable of generating high-resolution reservoir models. Since a limited amount of information is available to model the reservoir, geological uncertainty is represented through a suite of equally probable models. Unfortunately, these high-resolution models are often too large to process through numerical flow simulators. Upscaling methods are required that reduce the size of detailed models while preserving the important geological characteristics of the reservoir. Most upscaling methods currently in vogue work with uniform grids. A new upscaling approach based on non-uniform coarsening with optimum power average is presented. The proposed algorithm identifies likely high connectivity regions using streamline simulations, then constructs a non-uniform coarse-scale grid preserving the areas with probable high connectivity and assign equivalent permeability to the coarse grid blocks using an optimum power average technique. The power average exponent is calibrated using the data from a series of single-phase flow simulations. Introduction Upscaling is a procedure that transforms a detailed geological model to a coarse grid simulation model such that the flow behaviour in the two systems is similar. Upscaling is required because fine-scale flow simulation of multiple geostatistical realizations can be CPU (computer processing unit) expensive. Any upscaling procedure involves basically two steps:gridding, to define the new coarse blocks, andaveraging or estimation of properties, to preserve the local geologic details. Numerous upscaling methods have been reported in the literature(1). Nevertheless, efficient and accurate estimation of equivalent rock properties of coarse-scale from geological data at fine-scale remains an active area of research. The simplest numerical procedure for the determination of equivalent permeability involves the solution of the Laplace equation for pressure within the reservoir domain, subject to constant pressure gradient in the direction of flow and no flux perpendicular to it. The limitation of these conditions is that the cross terms of the K tensor (Kxy and Kyx in 2D systems) cannot be determined. Despite this limitation, the approach continues to be used assuming that the diagonal terms of K tensor that are computed are correct and the cross-terms are not important. This is true if the coordinate's direction (i.e. x and y) coincides with the principal directions of the effective permeability tensor. Unfortunately this is not usually the case or known a priori and it can change from one location to another. To overcome this limitation, Durlofsky(2) presented a numerical procedure for the determination of equivalent grid block permeability tensors. The method entails solution of the fine-scale pressure equation, subject to periodic boundary conditions. Symmetric, positive definite equivalent permeability tensors are obtained. A numerical approach to obtain a full tensor consists of using linear boundary conditions(3,4). A pressure gradient is imposed in the flow direction and a linear pressure profile is enforced on the two other opposite faces. This variation results in a non-symmetrical permeability tensor taking into account the cross-flow term. Despite improved representation of flow in heterogeneous media using a permeability tensor, the pressure solver techniques employ approximations such as single-phase flow and simplified boundary conditions.

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: Empirique · Signal consensuel: aucune
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)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,213 · 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

Citations2
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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