Flow Diagnostics on Fully Unstructured Grids
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Flow-diagnostics are a common way to rank and cluster ensembles of reservoir models based on their approximate dynamic behaviour prior to commencing full-physics reservoir simulation. Traditionally, flow diagnostics are carried out on corner-point grids inherent to geocellular models. The novel "Rapid Reservoir Modelling" (RRM) concept enables fast and intuitive prototyping and updating of reservoir models. In RRM, complex reservoir heterogeneities are modelled as discrete volumes bounded by surfaces that can be modified using simple sketching operations in real time. The resulting reservoir models are discretized using fully unstructured 3D meshes where the grid conforms to the reservoir geometry. This paper presents a new and computationally efficient numerical scheme that enables flow diagnostic calculations on fully unstructured grids. Time-of-flight and steady-state tracer distributions are computed directly on the grid. The results of these computations allows us to estimate swept reservoir volumes, injector-producer pairs, well-allocation factors, flow capacity, storage capacity and dynamic Lorenz coefficients which all help approximate the dynamic reservoir behaviour. We use the Control Volume Finite Element Method (CVFEM) to solve the elliptic pressure equation. A scalable matrix solver (SAMG) is used to invert the linear system. A new edge-based CVFEM is developed to solve hyperbolic transport equations for time-of-flight and tracer distributions. An optimal reordering technique is employed to deal with each control volume locally such that the hyperbolic equations can be computed in an efficient node-by-node manner. This reordering algorithm scales linearly with the number of unknowns. The total CPU time, including grid generation and flow diagnostics, is typically below 3 seconds for grids with 50k unknowns. Such fast calculations provide, for the first time, real-time feedback on changes in the dynamic reservoir behaviour while the reservoir model is updated.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découle