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Enregistrement W2078338998 · doi:10.2118/147991-ms

Three-Phase Pore-Network Modelling for Mixed-Wet Carbonate Reservoirs

2011· article· en· W2078338998 sur OpenAlexfundno aff
Adnan Al-Dhahli, S. Geiger, Marinus Izaak Jan Van Dijke

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Characterisation and Simulation Conference and Exhibition · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCMG Reservoir Simulation Foundation
Mots-clésRelative permeabilityCapillary pressureWettingPetroleum engineeringPermeability (electromagnetism)Residual oilSaturation (graph theory)Multiphase flowPorous mediumPorosityCarbonateEnhanced oil recoveryGeologyPetroleum reservoirNetwork modelCarbonate rockReservoir simulationFlow (mathematics)Materials scienceGeotechnical engineeringMechanicsComposite materialComputer scienceChemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Carbonate reservoirs have structural heterogeneities (triple porosity: pore-vug-fracture) and are mixed-to oil-wet. The interplay of structural and wettability heterogeneities impacts the sweep efficiency and oil recovery. The choice of an IOR or EOR process and the prediction of oil recovery requires a sound understanding of the fundamental controls on fluid flow in mixed-to oil-wet carbonate rocks and physically robust flow functions, i.e. relative permeability and capillary pressure functions. Obtaining these flow functions is a challenging task, especially when three fluid phases coexist. In this work we use pore-network modelling, a reliable and physically-based simulation tool, to predict three-phase flow functions. We have developed a new pore-scale network model for rocks with variable wettability. Unlike other models, this model comprises a novel thermodynamic criterion for formation and collapse of oil layers. The new model hence captures film/layer flow of oil adequately which impacts the oil relative permeability at low oil saturation and hence the accurate prediction of residual oil. Pore-networks extracted from pore-space reconstruction methods and CT images have been used as input for our simulations and the model comprises a constrained set of parameters that can be tuned to mimic the wetting state of a given reservoir. We have validated our model with available experimental data for a range of wettabilities. A sensitivity analysis has been carried out to investigate the dependency of relative permeabilities on layer collapse and film/layer flow under various wetting conditions. Additionally, WAG injection has been simulated with different lengths of so-called multi-displacement chains and different flood end-points. The flow functions generated by our model can be passed to the next scales (upscaling) to predict the oil recovery at the reservoir scale and we demonstrate this using a proof-of-concept study.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,067
Tête enseignante GPT0,280
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

Citations16
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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