Dimensionless Inflow Performance Relationship IPR for Gas Wells Using the Back Pressure Equation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Dimensionless inflow performance relationship (IPR) has been developed for unfractured gas reservoirs using the laminar inertial turbulence (LIT) relation with various assumptions. This is evident from papers earlier presented where predictions from the LIT correlation closely match field data. Development with the backpressure empirical relation has had little progress. An assumption of n=1 for the backpressure relation over predicts gas flow rate by approximately 19% for an Alberta field. This paper presents the development of dimensionless IPR correlations which predicts current and future deliverability of an unfractured gas reservoir using the backpressure empirical relation. The developed dimensionless IPRs accounts for turbulence by accounting for the range of turbulence factor (n) between 0.5 – 1. Developed using Microsoft Excel with several data points to account for varying reservoir properties. The best fit curves were determined, and the equations relating qgqgmax to pwfqr and that relating qgmaxfqgmaxp to prfprp for present and future deliverability respectively are expressed. The developed dimensionless IPR correlations were tested for accuracy and validity by comparing with results from isochronal and modified isochronal tests. The IPRs shows consistency with field data, and therefore can be used in the calculation of the deliverability potential of a gas reservoir.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».