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Enregistrement W2065172093 · doi:10.2118/2005-214

Finite Element Modelling of Sand Production Under Foamy Oil Flow in Heavy Oil Reservoirs

2005· article· en· W2065172093 sur OpenAlexafffundabout
Richard Wan, Y. Liu

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésFinite element methodPetroleum engineeringFlow (mathematics)Environmental scienceOil productionProduction (economics)Geotechnical engineeringGeologyEngineeringMechanicsPhysicsStructural engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The motivation for studying sand production and foamy oil flow stems from the fact that a number of heavy oil solution gas drive reservoirs in Western Canada and Venezuela have consistently shown anomalously good primary performance, high oil production rates, and high primary recovery factors. We thus propose a mathematical model in which gas exsolution and gas bubble dispersions are described in a macroscopic manner through equations of states and relaxation, whereas sand production is viewed as an erosional hydrodynamics problem. The latter aspect has been investigated at length by the first author in a series of publications[9]–[12]. The formulation of the proposed model leads to a set of highly non-linear governing equations with primary field unknowns such as reservoir pressure, volume fraction of dispersed gas bubbles, concentration of fluidized solid and porosity. The numerical solutions of these equations are challenging and require special treatment such as least-squares finite element techniques in order to ensure stability and accuracy in results. Foamy oil flow with sand production around a wellbore is investigated using the proposed model. The numerical results are very consistent with the physics of gas exsolution and sand production as the reservoir pressure is depleted. For instance, oil production can be improved by increasing the depletion rate in terms of having higher volume fractios of dispersed gas bubble and produced sand. Exsoluted gas in the form of tiny dispersed bubbles has an effect of maintaining a high pressure gradient near the wellbore, hence enhancing the oil recovery factor. Since the pressure is decreased considerably by sand production, the increase in oil production when sand is produced is attributed to a permeability increase, according to Darcy's law. In trying to explain the improvement of oil production in a heavy oil solution gas drive reservoir, we claim that the effect of pressure maintenance caused by dispersed gas bubbles is much more significant than that due to a permeability increase by sand production. Introduction A number of heavy oil solution gas drive reservoirs in Western Canada and Venezuela have shown good performance and it has been observed that well-head samples coming from these reservoirs showed a foamy oil phase [1]. Several possible causes for this anomalous production behaviour of heavy oil reservoirs have been suggested. We will focus on the following two issues in order to introduce the motivations of this paper.Increase of the effective well radius due to geomechanical effects such as sand dilation and the development of wormholes or cavities around the wellbore both naturally present and created by sand production: At the same time, sand dilation results into an increase in absolute permeability due to the production of substantial volume of sand with the oil. Moreover, continued sand movement prevents the formation of pore blockages through fines trapping, asphaltene precipitation, and other nearwellbore mechanical skin effects.Enhancement of oil mobility by the nucleation of a large number of micro-bubbles to lead to the in-situ formation of continuous foam: During production, a non-equilibrium foamy (compressible) oil phase is generated that helps in maintaining the reservoir pressure, and hence provides the driving force for primary production..

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 enseignants0,156
Score d'incertitude au seuil0,983

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,221
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.

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
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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