A General Compositional Rescaled-Exponential Model for Multiphase Boundary-Dominated Performance Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydrocarbon reservoir performance forecasting is an integral component of the resource development chain and is typically accomplished via reservoir modeling using either numerical or analytical methods. Although complex numerical models provide rigorous means of capturing and predicting reservoir behavior, reservoir engineers also rely on simpler analytical models to analyze well performance and estimate reserves when uncertainties exist. Arps, for example, empirically demonstrated that certain reservoirs may decline according to simple, exponential, hyperbolic, or harmonic relationships; such behavior, however, does not extend to more complex scenarios, such as multi-phase reservoir depletion. Due to this limitation, an important research area for many years has been to transform the equations governing flow through porous media in such a way as to express complex reservoir performance in terms of closed analytical forms. In this work, it is demonstrated that rigorous compositional analysis may be coupled with analytical well performance estimations for reservoirs with complex fluid systems, and that the molar decline of individual hydrocarbon fluid fractions can be expressed in terms of rescaled-exponential equations for well performance analysis. This work demonstrates that, by the introduction of a new partial pseudo-pressure variables, it is possible to predict the decline behavior of individual fluid constituents of a variety of gas condensate reservoir systems characterized by widely varying richness and complex multi-phase flow scenarios. A new four-region flow model is proposed and validated to implement gas-condensate deliverability calculations at late times during variable bottomhole pressure production. Five case studies are presented to support each of the model capabilities stated above and validate the use of liquid-analog rescaled-exponentials for the prediction of production decline behavior for each of the hydrocarbon species.
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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 | 0,000 |
| 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 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 ».