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Enregistrement W2326336955 · doi:10.2118/177106-ms

Improved Waterflood Analysis Using the Capacitance-Resistance Model Within a Control Systems Framework

2015· article· en· W2326336955 sur OpenAlexafffund
Rafael Wanderley de Holanda, Eduardo Gildin, Jerry L. Jensen

Notice bibliographique

RevueSPE Latin American and Caribbean Petroleum Engineering Conference · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCMG Reservoir Simulation Foundation
Mots-clésComputer scienceRepresentation (politics)ChannelizedGramian matrixMatrix (chemical analysis)Reservoir modelingCapacitanceSensitivity (control systems)Petroleum engineeringElectronic engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Capacitance Resistance Model (CRM) is a fast way for modeling and simulating gas and waterflooding recovery processes, making it a useful tool for improving flood management in real-time. CRM is an input-output and material balance-based model, and requires only injection and production history, which are the most readily available data gathered throughout the production life of a reservoir. In this work, the CRM input-output relationship is explored by representing the CRM with state-space (SS) equations. The linear system SS equations define the relationship between inputs, outputs and states to completely describe system dynamics. The SS-CRM is a multi-input/multi-output (matrix) representation, which provides more insight into reservoir behavior than analyzing performance on a well-by-well basis. Thus, it is computationally faster and easier to apply in fields with large numbers of wells. The CRM parameters are estimated using a grey-box system identification algorithm. The matrix form of the CRM history matching and a sensitivity analysis to the CRM parameters estimates are presented. Minimal realizations and reduced order models are easily obtained with the SS-CRM approach. The performance of three CRM representations are analyzed: integrated (ICRM), producer based (CRMP) and injector-producer based (CRMIP). The methodology developed here is tested in two reservoir systems, homogeneous with flow barriers and channelized. We find that the ICRM does not reproduce the rate fluctuations as well as the CRMP and CRMIP. The CRMP works well for wells in low heterogeneity regions but not as well as the CRMIP in more heterogeneous areas, e.g. near the flanks of channel deposits. This new approach facilitates closed-loop reservoir management by enabling CRM's use for linear control algorithms, which can improve tracking performance and predictability, and is amenable to real-time optimization.

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 enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,058

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 technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,221 · 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

Citations34
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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