Adaptive control design for a nonlinear parabolic PDE: Application to water coning
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Water coning is usually responsible for the production of undesirable water from oil wells. This phenomenon may cause a decrease in oil production rate, increase in water cut production, and costs, which subsequently leads to early shutdown of the well. Although the boundary control of the production rate was suggested for managing the problem, due to the uncertainty associated with the physical nature of petroleum reservoirs, it failed to be implemented in practice. To overcome this issue, the paper employs the adaptive control approach for the distributed parameter system, which is modelled using a nonlinear partial differential equation (PDE). For this purpose, an adaptive control law and an update law for estimating the uncertain parameter are developed using the direct Lyapunov method. Next, the global stability of the closed‐loop system with the abovementioned laws is proven. Finally, the effectiveness and performance of the proposed idea is demonstrated by numerical simulations. The results show that the thickness of an oil column tends to zero as time tends to infinity for the whole spatial domain. In other words, as time elapses, the whole oil column will be depleted before the cone breakthrough. The numerical simulation demonstrates that though water cone breakthrough is inevitable in the conventional way of production, the adaptive control approach successfully controls the cone growth up, even with no knowledge of reservoir permeability. The results of this study can be applied to any type of reservoir subjected to water coning.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».