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Enregistrement W2083828740 · doi:10.2118/173710-ms

Development of a Numerical Scheme for Simulation of Asphaltene Dependent Phenomena in Porous Media

2015· article· en· W2083828740 sur OpenAlexafffund
V. Hematfar, Zhangxin Chen, Brij Maini

Notice bibliographique

RevueSPE International Symposium on Oilfield Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates - Technology FuturesCMG Reservoir Simulation FoundationUniversity of Calgary
Mots-clésAsphaltenePorous mediumThermodynamicsPorosityMaterials scienceMultiphase flowFlocculationChemistryComposite materialOrganic chemistryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Asphaltene is the highest molecular weight fraction of crude oil that under some conditions can undergo deposition and adsorption and affect the properties of porous media. This work presents a mathematical model for fractionation of asphaltene content of crude oil into different parts that evolve as a result of mechanisms like precipitation, flocculation, adsorption and entrapment during pressure depletion and solvent injection tests in core samples. A fully coupled numerical scheme that bundles all nonlinear partial differential equations (PDEs) and pertinent relations is developed to compute the distribution of these fractions and other properties with respect to time and space. Flow of suspended asphaltene particles in the oil phase is modeled and phase behavior properties are predicted by the Peng-Robinson equation of state. A thermodynamic equation is derived to calculate the solubility parameter as an indication of asphaltene stability in the flowing system. The pressure distribution along the core is determined by combining the mass balance equations for oil, gas and asphaltene components into one PDE. In addition, a convection-dispersion PDE is developed to calculate the distribution of asphaltene concentration and include the effect of dispersion of asphaltene particles in the model. A reduction in transmissibility and large additional pressure drop due to asphaltene precipitation are used to infer the extent of damage to porous medium. Furthermore, an artificial neural network is trained using asphaltene deposition data and is then applied to calculate permeability evolution based on porosity. Finally, the modeling results are validated by experimental data. Interpretation of the obtained results and tracking of distribution for various fractions of asphaltene are useful to detect and evaluate the asphaltene dependent phenomena, their real cause and relative importance, and the locations where they may occur. Asphaltene is shown to affect the oil production rate and recovery efficiency. An enhanced knowledge of all relevant mechanisms and considering them in simulation and decision making will lead to the development of improved production schemes.

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)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,014

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,257 · 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
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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