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Enregistrement W2791443189 · doi:10.2118/189721-ms

Evaluation of Inflow Control Device Performance using Computational Fluid Dynamics

2018· article· en· W2791443189 sur OpenAlexafffund
M.. Miersma, M. Mahmoudi, Vahidoddin Fattahpour, Lei Li, Carlos F. Lange

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueFluid Dynamics and Mixing
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaRGL Reservoir Management
Mots-clésComputational fluid dynamicsInflowVolumetric flow rateFlow (mathematics)Sensitivity (control systems)Flow coefficientFluid dynamicsSimulationComputer scienceMechanicsNozzleViscosityControl theory (sociology)Mechanical engineeringMaterials scienceEngineeringElectronic engineeringPhysicsControl (management)

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In steam injection thermal recovery, it is essential to have a uniform flow to improve the recovery and to avoid the localized steam breakthrough which could lead to damage to well completion. In this paper, we propose three quantitative criteria to assess the performance of inflow control devices (ICD) based on computational fluid dynamics (CFD) modeling. The new performance criteria are exemplified in the evaluation of a few basic ICD designs. To evaluate the response of the ICD to flow rate and fluid type, three new performance criteria, defined as (1) quadratic flow coefficient, (2) viscosity coefficient, and (3) erosion potential, are proposed and evaluated based on a set of CFD simulations. The first criterion measures the flow rate response and the ability of the ICD to restrict high velocity flow, the second quantifies the viscosity sensitivity, and the third predicts the potential for erosion in the device. Four different liner deployed ICD designs, based on two passive design types (nozzle and channel) and one autonomous design type (Tesla flow diode), were analyzed using a rigorous CFD model. The model includes the surrounding slotted liner and inner tubing to identify any interactions of the ICD with the surrounding completion. The CFD model has been verified for grid and domain independence and it was applied to a range of flow rates representative of the field condition. In addition, simulations were run for a range of single-phase incompressible fluids with varying viscosities. Using the newly proposed criteria, the ICDs were evaluated and compared. The comparison shows that, of these devices, the diode does the best job of restricting the flow at high flow speeds and low viscosities. At high viscosities, such as in the case of oil, the diode is the least restrictive device. Although the two straight nozzles tested are slightly worse at restricting the flow, they have the lowest erosion potential. Based on this comparison and the proposed criteria, the channel design performs poorly. At low viscosities it does not sufficiently restrict the flow, and at high viscosities it overly restricts the production of oil. It also has a high erosion potential, because of the steep entrance angle. In this work, a new set of quantifiable criteria are defined and assessed that allow multiple aspects of different ICD designs to be compared simultaneously. Overall, these three criteria give a highly sensitive, quantitative means of comparing ICD designs. With these three criteria together, a more comprehensive comparison can be made in support of selection and improvement of ICDs.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations8
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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