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Enregistrement W2401490028 · doi:10.2118/180753-ms

Nonlinear Dynamical Instability Analysis of Steam-Assisted Gravity Drainage SAGD by Using Reservoir Simulation

2016· article· en· W2401490028 sur OpenAlexaff
Da Zhu, Jacky Wang, Yi Su, Ian D. Gates

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteam-assisted gravity drainageInstabilityNonlinear systemMechanicsPerturbation (astronomy)Control theory (sociology)InfinitesimalPhysicsStatistical physicsMathematicsComputer scienceMathematical analysisMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Numerical simulators have been extensively used in reservoir engineering for several decades. These simulators, based on energy, material, and momentum (multiphase Darcy law) balances and thermodynamic equilibrium of components between phases, solve a coupled set of nonlinear partial differential equations. We have observed multiple states for simulation of Steam-Assisted Gravity Drainage (SAGD) with multiple steam-to-oil ratios resulting at the same steam injection rate. The existence of multiple solutions and potentially limit cycle behavior and its associated bifurcation branching in the operation parameter space inspires us to consider a dynamical approach to reservoir simulation. There are four dominant states of stability: absolutely stable; neutrally stable; unstable subject to infinitesimal perturbation; and unstable subject to finite amplitude perturbation. In essence, instability is a process that releases potential energy stored in the base state to the perturbation state. In a reservoir simulation, if we impose a perturbation with a certain magnitude to a quasi-steady state, linear stability theory predicts that once the system becomes unstable, the magnitude of the perturbation grows with time infinitely. However, in reality, due to nonlinearity the system causes it to evolve to a new quasi-steady state. The questions that we are going to address in this paper are: How can we use a transient reservoir simulator to detect instability of the system that may lead to different and multiple operating states? As a case study, we will use a 2D homogeneous SAGD model. Once the model reaches a quasi-steady state, we will call it our base state. Then we impose different steam injection rate perturbations on the system and see how the system responds to these changes. Different behaviors result –for finite amplitude perturbations, the state evolves to a new state (Hopf bifurcation) (Strogatz 2014). Our goal is to use an existing commercial simulator to construct multiple operating states and describe an approach to detect them. Multiple operating states could have significant implications for process control and risk/uncertainty management of reservoir operations.

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 enseignants0,445
Score d'incertitude au seuil0,858

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,240 · 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

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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