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Enregistrement W2057694607 · doi:10.2118/2003-087

Enhanced Numerical Simulations of IOR Processes Through Dynamic Sub-Gridding

2003· article· en· W2057694607 sur OpenAlex

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.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationComputer scienceLibrary scienceOrder (exchange)Information retrievalOperations researchWorld Wide WebEngineeringBusiness

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Numerical simulations of IOR processes (SAGD, VAPEX,...) often require a very fine space discretization in order to follow steep fronts and to capture the physical phenomena. As a result, these simulations are mostly CPU time consuming. In this paper a new and very efficient approach is presented which allows to reduce the computational time without any loss of precision. This approach, based on a dynamic sub-gridding technique, acts as an external and independent mesh generator and does not rely on any specific simulator. To this respect, it provides an effective alternative tool for numerical performances optimization of recovery processes simulations. In addition, contrary to usual local refinement methods, this approach results in great accuracy, both in terms of fluids productivities and production rates, compared to uniform fine grids results. In the meanwhile, the simulation time is damped up to a factor 6 in the first years of production and slowly reaches a global gain of over 3.5 for long production periods. Then, after explaining the general methodology, a SAGD real field case is introduced as an example of application. For this process, where a large computational time is generally required, significant improvements of performances can be observed. Introduction Since its introduction by Roger Butler in the 80's (1)(2), Steam Assisted Gravity Drainage (SAGD) has gained a large audience among the petroleum industry (3). This is particularly true in Canada where it is one of the most promising process to recover a part of the huge reserves of extra heavy oil and bitumen. In this country, several pilots or field scale implementations of SAGD are currently underway (4)(5) in all of the three Alberta oil sands deposits and in the heavy oil deposit of Saskatchewan. While finally quite simple in its concept, SAGD requires to be modelled carefully with numerical simulators in order to be optimised because reservoirs are generally quite heterogeneous and well trajectories not exactly horizontal. A crucial aspect of SAGD modelling is that most of the fluid displacement takes place at the thin interface between the steam chamber and the cold non contacted oil zone. Therefore, fine cells or gridblocks are necessary at least in the region covered by this interface. Without dynamic sub-gridding, it means that whole the simulated domain must be discretized with fine blocks, which results in a huge number of blocks, especially in 3D, and consequently in very time consuming simulations even with actual computers. The interesting aspect of SAGD, and also of VAPEX a derived process, is precisely the thin interface which exists ahead of the steam chamber, and therefore it seems quite logical to consider dynamic sub-gridding techniques to follow this interface while it moves away from the injector, in order to have fine gridblocks in the region covered by the interface but coarser gridblocks ahead and behind of it. So, the total number of gridblocks would be reduced as well as the CPU time.

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.

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 enseignants0,406
Score d'incertitude au seuil0,646

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 GPT0,272
Écart entre enseignants0,253 · 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