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Enregistrement W2761439415 · doi:10.2118/187676-ms

Application of Memory Concept on Petroleum Reservoir Characterization: A Critical Review

2017· review· en· W2761439415 sur OpenAlexaff
Mohammad Islam Miah, Pulok Kanti Deb, Md. Shad Rahman, M. Enamul Hossain

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermeability (electromagnetism)PorosityGeologyGeothermal gradientPetroleum engineeringFluid dynamicsPetroleum reservoirReservoir modelingReservoir engineeringEnhanced oil recoveryPetroleumGeotechnical engineeringMechanicsGeophysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Petroleum reservoir rock and fluid properties vary during any pressure disturbances or thermal actions in the reservoir formation. It is important to consider the rock properties such as permeability, porosity, etc. and fluid properties such as viscosity, PVT properties etc. as a function of time for applications including geothermal actions, chemical reactions, and other geological activities in the sub-surface of the reservoir complex structure. Memory is the effect of past events on the present and future course of developments. The continuous alteration of rock/fluid properties can be characterized using memory concept. It is also significant to consider the rock, and fluid properties as a function of time, and the inclusion of recently introduced memory concept in petroleum engineering study. In this paper, a detailed review of the existing techniques and models of reservoir characterization is presented. This study will provide an inclusive information on the present status of memory-based fluid flow modeling, rock and fluid properties models development under spurious assumptions during reservoir characterization. The variations of porosity and permeability over the distance are presented which are from the wellbore towards the outer boundary of the reservoir with time in actual reservoir conditions. Reservoir porosity and permeability are directly related to the reservoir formation depth and pressure. Reservoir porosity and pressure are decreasing over time. Permeability is changed over distance because it is directly related to the pressure of the complex reservoir system. In addition, the viscosity is a function of temperature of crude oil. Since memory-based diffusivity equation through porous media is more rigorous, as it incorporates continuous alteration of rock and fluid, and viscosity of oil predicts results from memory models should be preferred and reliable during the convergence process in reservoir simulators. This paper also aids as an insight of the future research opportunity toward developing models for reservoir properties, and models for fluid flow through porous media in the complex reservoir by the application of memory concept.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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 Opus0,063
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,305 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations2
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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