Streamline Technology for the Evaluation of Full-Field Compositional Processes: Midale—A Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Summary Traditionally, the evaluation of CO2-flooding processes is performed with finite-difference compositional-simulation models. However, compositional simulation is impractical for modeling large-scale CO2 floods because of computational run-time restrictions. In cases in which reservoir heterogeneity and fluid mobility dominate the reservoir recovery mechanism, streamline simulation offers a viable alternative to compositional simulation. The "reduced" physics in streamline simulation allows field-scale CO2-flood modeling to be feasible, as long as the streamline pressure/volume/ temperature (PVT) model can be calibrated so that the streamline model will produce accurate results for CO2-injection processes. Using streamline simulation allows for the evaluation of multiple full-field development scenarios that otherwise would not be possible with compositional simulation. The objective of the study was to provide CO2-flood performance forecasts under various full-field development scenarios for the Midale field. This paper focuses on the methodology and results from the 1,000-well, >400,000-gridblock, 45+-year streamline simulation of the Midale field. In particular, it discusses the construction and history match of the full-field model, the calibration of the streamline model with the compositional model, and the development of the full-field CO2 forecasts.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».