Effects of Memory on the Complex Rock-Fluid Properties of a Reservoir Stress-Strain Model
Notice bibliographique
Résumé
The memory based stress-strain model developed earlier by Hossain et al. (2007) Hossain, M. E., Mousavizadegan, S. H., Ketata, C. and Islam, M. R. 2007. A novel memory based stress-strain model for reservoir characterization. Journal of Nature Science and Sustainable Technology, 1: 653–678. [Google Scholar] has been solved numerically in this study. The derived mathematical model introduces the effects of temperature, surface tension, and pressure variations and the influence of fluid memory on the stress-strain relationship. The variation of shear stress as a function of strain rate is obtained for fluid in a sample oil reservoir to identify the effects of fluid memory. The stress-strain formulation related with the memory is taken into account, and we obtain the variation of it with time and distance for different values of α. The dependency of the stress-strain relation on fluid memory is considered to identify its influence on time. As pressure is also a function of space, the memory effects on stress and strain are shown in space with the pressure gradient change. The computation indicates that the effect of memory causes nonlinearity, leading to chaotic behavior of the stress-strain relationship. This model can be used in reservoir simulation and rheological study, well test analysis, and surfactant and foam selection for enhanced oil recovery.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».