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Enregistrement W2745038187 · doi:10.2118/182655-pa

Equation of State for Relative Permeability, Including Hysteresis and Wettability Alteration

2017· article· en· W2745038187 sur OpenAlexfundno aff
Saeid Khorsandi, Liwei Li, Russell T. Johns

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAbu Dhabi National Oil CompanyCMG Reservoir Simulation FoundationPennsylvania State University
Mots-clésRelative permeabilityWettingPermeability (electromagnetism)Saturation (graph theory)Porous mediumHysteresisPetroleum reservoirMaterials scienceMultiphase flowMechanicsGeologyThermodynamicsPorosityMineralogyGeotechnical engineeringPetroleum engineeringChemistryMathematicsComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Commercial compositional simulators commonly apply correlations or empirical relations that are based on fitting experimental data to calculate phase relative permeabilities. These relations cannot adequately capture the 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 compositional processes, causing inaccuracies and numerical problems in simulation. This paper develops for the first time an equation-of-state (EOS) to model robustly and continuously the relative permeability as a function of phase saturations and distributions, fluid compositions, rock-surface properties, and rock structure. Phases are not labeled; instead, the phases in each gridblock are ordered on the basis of 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 very few tuning parameters and then is 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 (WAG) 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 yield a physically correct numerical solution when incorporated within a compositional simulator (PennSim 2013). 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 computed-tomography (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 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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,255

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,054
Tête enseignante GPT0,319
Écart entre enseignants0,264 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations52
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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