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Enregistrement W2808982224 · doi:10.2118/191153-ms

Modelling of Fluid Flow in a Petroleum Reservoir Using an Engineering Approach

2018· article· en· W2808982224 sur OpenAlexaff
Mahamudul Hashan, Labiba Nusrat Jahan, Tareq Uz Zaman, Murtada A. Elhaj, Syed Imtiaz, M. Enamul Hossain

Notice bibliographique

RevueSPE Trinidad and Tobago Section Energy Resources Conference · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueAdvanced Numerical Methods in Computational Mathematics
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPartial differential equationDiscretizationReservoir simulationComputer scienceFluid dynamicsAlgebraic equationFlow (mathematics)Applied mathematicsDifferential equationMathematical optimizationMathematicsNonlinear systemMathematical analysisEngineeringMechanicsPhysicsGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The mathematical approach is the most commonly used approach in reservoir simulation. The classical mathematical approach considers numerous impractical assumptions leading toward the development of unrealistic reservoir simulator. In contrast, recently developed engineering approach is much promising as it has numerous advantages, such as – scope of bypassing the formulation of partial differential equations and discretization of partial differential equations, the ability to avoid rigorous and complex mathematics, and capability of realistic representation of reservoir behaviour through eliminating spurious assumptions. The present study outlines the route map for developing a reservoir simulator using an engineering approach. Major challenges encountered in reservoir simulation and the fundamentals of various available modelling approaches are addressed in this paper. The outlook for both classical mathematical approach and engineering approach are reviewed along with their strengths and weaknesses. Fluid flow equations are derived based on the proposed engineering approach. To do that, a set of non-linear algebraic flow equations in the time integral form is developed using the mass balance equation, an equation of state, and a constitutive equation without going through the formulation of partial differential equations and discretization step. The time integral is then approximated to obtain the non-linear algebraic flow equations for all the gridblocks of the reservoir. The significance of the engineering approach for describing the accurate fluid flow through porous media is compared to the to conventional mathematical approach. The engineering approach provides the same fluid flow equations as the classical mathematical approach for both the radial cylindrical and cartesian coordinate system but, without going through the formulation of partial differential equations and discretization step. Much simpler ordinary differential equation solvers, e.g., Runge-Kutta method or Euler method can be used in the engineering approach to obtain the solution, whereas the classical mathematical approach does not have this advantage. Both the classical mathematical approach and the engineering approach treat the initial conditions in the same way. If classical mathematical approach uses second-order approximation then the same accuracy is obtained for both approaches in treating the boundary conditions. The engineering approach provides more precise dealing to the constant pressure boundary condition for block-centred gridding system in case of using the first-order approximation. The engineering approach gives the justification of using the central difference approximation for second order space derivative in classical mathematical approach. Results show that the proposed engineering approach based fluid flow model provides better flow prediction than the conventional mathematical approach based flow model. The outcome of this study will help engineers and researchers to develop more transparent simulator instead of creating a black box where the natural chaotic behaviour of the underground reservoir will be more understandable.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,266
Écart entre enseignants0,204 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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