MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2117161829 · doi:10.2118/04-12-01

Modelling Sand Production and Erosion Growth Under Combined Axial and Radial Flow

2004· article· en· W2117161829 sur OpenAlexafffund
Richard Wan, J. Wang

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueGranular flow and fluidized beds
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesKU LeuvenUniversity of OttawaUniversity of AlbertaU.S. Department of EnergyUniversity of CalgaryÉcole Nationale des Travaux Publics de l'État
Mots-clésDiscrete element methodPorosityGeotechnical engineeringMechanicsFlow (mathematics)GeologyErosionParticle (ecology)FluidizationCylinderPorous mediumFluid dynamicsStress (linguistics)Matrix (chemical analysis)Materials scienceEngineeringPhysicsFluidized bedMechanical engineeringComposite materialGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The paper investigates the phenomenon of sand production in both axial and radial flow conditions using a coupled particle erosion-fluid transport-stress model that has been developed recently by the authors. The motivation for such a study stems from the fact that perforations in a slotted oil well can modify both the local fluid flow and stress regimes, and hence influence sand production. Based on available lab test information, the authors examine sand production in a hollow cylinder test in which sand is being produced under combined axial and radial flow of oil in a sandstone specimen. Aspects such as sand flux and porosity evolutions, as well as erosion growth around the inner wall of the cylinder, are investigated using the numerical model in view of understanding the physics of sand production. Introduction Sand is produced in a porous granular material whenever sand particles are being dislodged from the matrix as a result of very high fluid pressure gradients, thereby leaving behind mechanically damaged zones. From a broader perspective, this phenomenon can be viewed as a particle fluidization with erosion process by which a sand matrix is disaggregated due to a combination of stress changes and fluid flow when fluid is aggressively pumped from a porous medium. By virtue of the complexity of the physics of the problem, several challenges are encountered in any numerical modelling endeavour. Various researchers, for instance Jensen et al.(1), have attempted to model the above mentioned physical phenomenon using numerical techniques based on the discrete element method. Alternatively, a continuum mechanics approach can also be adopted in which mass balance is applied to a three-phase system comprised of solid, fluid, and fluidized solid, as was first proposed by Vardoulakis et al.(2). This approach was subsequently extended by Wan and Wang(3, 4) to include the deformation of the solid matrix and address general initial boundary value problems. As such, a standard finite element technique combined with Newton-Raphson method was used with some success for the solution of resulting non-linear equations which involve fluidized solid concentration, fluid pressure, and porosity as primary variables. It was found that numerical results were corrupted with instabilities in the form of node-tonode oscillations or wiggles whenever the solved field variables suffered tremendous distortions with high gradients during sand production. In view of addressing the above mentioned numerical difficulty, Wan and Wang(5) have recently introduced new numerical techniques which are akin to stabilization methods, known as Streamline Upwind/Petrov-Galerkin (SUPG) and Galerkin Least Squares (GLS) formulations [see Brooks and Hughes(6) and Hughes et al.(7)]. In Wan and Wang(5), local field variables found in the governing equations, such as density, flux, and stress, are expanded into a Taylor series for a finite size domain. An optimized local mean technique was introduced based on concepts of Finite Increment Calculus(8) and second gradient theories(9). As such, the original form of the governing equations describing the physics of the problem is preserved, while additional terms leading to numerical stabilization naturally emerge during the numerical process.

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 enseignants0,236
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,169
Écart entre enseignants0,162 · 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
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Canadian Petroleum TechnologyMême sujetGranular flow and fluidized bedsTravaux en français237 207