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Enregistrement W2586982273 · doi:10.2118/182655-ms

Equation-of-State Approach to Model Relative Permeability Including Hysteresis and Wettability Alteration

2017· article· en· W2586982273 sur OpenAlexfundno aff
Saeid Khorsandi, Liwei Li, Russell T. Johns

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Simulation Conference · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAbu Dhabi National Oil CompanyCMG Reservoir Simulation FoundationPennsylvania State University
Mots-clésRelative permeabilityWettingHysteresisPermeability (electromagnetism)Materials scienceChemistryComposite materialPhysicsPorosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Commercial compositional simulators commonly apply correlations or empirical relations based on tuned experimental data to calculate phase relative permeabilities. These relations cannot adequately capture effects of hysteresis, fluid compositional variations and rock wettability alteration. Furthermore, these relations require phases to be labeled, which is not accurate for complex miscible or near miscible displacements with multiple hydrocarbon phases. Therefore, these relations can be discontinuous for miscible and near-miscible displacements causing inaccuracies and numerical problems in simulation. This paper develops an equation-of-state (EoS) to model robustly and continuously the relative permeability as functions of phase saturations and distributions, fluid compositions, rock surface properties, and rock structure. Phases are not labelled; instead, the phases in each grid block are ordered based on their compositional similarity. Phase compositions and rock surface properties are used to calculate wettability and contact angles. The model is tuned to measured two-phase relative permeability curves with few tuning parameters and then used to predict relative permeability away from the measured experimental data. The model is applicable to all flow in porous media processes, but is especially important for low salinity polymer, surfactant, miscible gas and water-alternating-gas flooding. The results show excellent ability to match measured data, and to predict observed trends in hysteresis and oil saturation trapping including those from Land's model and for a wide range in wettability. The results also show that relative permeabilities are continuous at critical points and yields a physically correct numerical solution when incorporated within a compositional simulator (PennSim). The model has very few tuning parameters, and the parameters are directly related to physical properties of rock and fluid, which can be measured. The new model also offers the potential for incorporating results from CT-scans and pore-network models to determine some input parameters for the new EoS.

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)0,000
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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,127
Tête enseignante GPT0,341
Écart entre enseignants0,215 · 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

Citations5
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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