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Enregistrement W2094823664 · doi:10.2118/151034-ms

Performance Evaluation of a New Transient Two-Phase Flow Model

2012· article· en· W2094823664 sur OpenAlexaff
Jeff Li, Mateus Teixeira, Paul H. Salim, Yiran Fan

Notice bibliographique

RevueIADC/SPE Drilling Conference and Exhibition · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesConocoPhillips
Mots-clésTransient (computer programming)Underbalanced drillingWorkoverMechanicsFlow (mathematics)Drilling fluidTwo-phase flowPetroleum engineeringPipeline (software)SimulationDrillingEngineeringMechanical engineeringComputer sciencePhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Transient gas-liquid flow is a common phenomenon in the drilling, workover and gas/oil production processes. Any change in the operating conditions at the inlet or outlet will introduce a transient response. Operations such as liquid unloading, under balanced drilling with gasified fluid, well control, cementing, hole cleaning, pipeline startup and blowout may never reach a steady state. In order to simulate the flow system, several transient two-phase flow simulators have been developed in the past. However, these models are based on the two-fluid model approach. They are complicated and time consuming to run since they treat the gas and liquid phase separately in terms of pressure, temperature and velocity. In this paper a new transient two-phase flow model has been developed. In each time step, the two-phase flow regime, liquid holdup and pressure gradient are estimated with the empirical correlations which are well developed for the steadystate flow. A drift-flux equation was introduced to close the system. The model was validated against data collected from the public literature, field operations, and other transient software. Several field cases are used to illustrate the transient nature of pipeline production, underbalanced drilling (UBD), sand cleanout, and liquid unloading. The benefits of using the transient simulation for the operational design, training and job execution are also discussed.

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)0,003
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 enseignants0,030
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,233 · 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

Citations8
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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