The Impact of Normalized Relative Permeability Data on Estimated Ultimate Recovery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A typical hydrocarbon reservoir consists of multiple rock types or facies. In reservoir modelling, capturing the properties of each rock type is essential. Relative permeability data, which describes rock-fluid and fluid-fluid interactions is normally developed for each rock types and is often a tuning parameter in History Match (HM); a very important element of reservoir simulation. The objective of this paper is to analyze the effect of applying normalized relative permeability data to model a reservoir. The effect is examined using both manual and automatic History Match, and then predicting the Estimated Ultimate Recovery (EUR) in two scenarios. Relative permeability curves for each rock type are prepared using corey saturation function equations. The normalization phase requires using separate sets of equations, after which the normalized curve will be denormalized for input into the simulation model. The resulting relative permeability curve is then used in HM by applying manual and automatic methods, after which the resulting matches are used to predict recovery. The reservoir simulation output using the normalized relative permeability curve is then compared to the base case scenario, in which case, individual rock types relative permeability curves were utilized. Reservoir simulation outputs from normalized relative permeability curves were found to compare very well with outputs using individual rock type relative permeability, with improved efficiency, for the reservoir under study. Normalized relative permeability data, when used with sound engineering judgement, can be very efficient. Mostly desired as an essential part of History Match, having a single representative set of relative permeability data for the reservoir can improve efficiency and save costs.
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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 | 0,003 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».