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Enregistrement W2059966998 · doi:10.1190/urtec2013-126

Compositional Simulation of Condensate Banking Coupled with Reservoir Geomechanics

2013· article· en· W2059966998 sur OpenAlexafffund
Hui Deng, Zhangxin Chen, Chunliang Dong, M. H. Nikpoor

Notice bibliographique

RevueUnconventional Resources Technology Conference, Denver, Colorado, 12-14 August 2013 · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésGeomechanicsPetroleum engineeringReservoir simulationGeologyComputer scienceGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary URTeC 1547326 Horizontal well with multistage hydraulic fracturing stimulation is the most common practice in developing tight oil and gas condensate reservoirs. For the rich gas condensate reservoirs, heavier components in the gas phase start dropping and decrease the gas mobility due to a relative-permeability relationship as the reservoir pressure drops below the saturation pressure. Therefore, modeling the condensate banking is critical in order to minimize the productivity loss and optimize the stimulation efficiency. In addition, the deformation of the hydraulic fracture must be quantified because the changes in effective stress can cause the proppant embedment and crushing. The control volume based multiphase multi-components thermal simulator FATS is utilized in modeling the condensate banking inside the hydraulic fractures and surrounding matrix blocks. A K-value interpolation algorithm is developed and validated by a two-phase envelope generated by an Equation of State (EOS). FATS results are validated by the EOS based reservoir simulator GEM. Pseudoization of a multicomponent condensate fluid mixture is accomplished using an equation of state (EOS), from which K-value tables are generated for FATS input. Furthermore, constant K-value equilibrium calculations are validated with EOS at various conditions to ensure consistency of results. Additionally, flow-stress coupling along the hydraulic fracture plane is iteratively computed by the iterations between Flow and Stress simulator. A linear elastic constitutive model controlled by Mohr-Coulomb failure criterion is formulated to compute the changes of mean effective stress and fracture deformation. Numerical simulation results show that condensate banking inside fracture plane and matrix block is confirmed by FATS and validated by the EOS based reservoir simulator GEM. The productivity loss is the combination of condensate banking and fracture conductivity reduction due to the increase of effective stress along hydraulic fracture plane.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,200 · 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.

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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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