Physics-Based Fluid Flow Modeling of Liquids-Rich Shale Reservoirs Using a 3D 3-Phase Multi-Porosity Numerical Simulation Model
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Production from liquids-rich shale reservoirs in the United States and Canada has increased significantly during the past few years. However, a rigorous understanding of shale rocks and fluid flow through them is still limited and remains a challenge. Thus, the objective of this research is developing a 3D physics- based model for simulating fluid flow through these types of multi-porosity rocks. This is important given the recent spread of these types of reservoirs throughout the world. Simulation of liquids-rich shale reservoirs is carried out with the construction of an original fully- implicit 3D multi-phase semi-compositional finite difference numerical formulation, which uses a multiple porosity approach as well as diffusion from solid kerogen. The multi-porosity system includes (1) adsorbed porosity, (2) organic porosity, (3) inorganic porosity, (4) natural fracture porosity, and (5) hydraulic fracture porosity. The numerical model is developed with capabilities to handle dissolved gas in the solid part of the organic matter, adsorption/desorption from the organic pore walls, viscous and non- Darcy flow mechanisms (slip flow and Knudsen diffusion), and stress-dependent properties of natural and hydraulic fractures. Examples of simulated results are presented as cross-plots of pressure, production rates and cumulative production vs. time. These plots are utilized to show the contributions of free gas, adsorbed gas and dissolved gas on fluid production from liquids-rich shale reservoirs. Results indicate that both desorption and gas diffusion positively affect shales' performance. Simulation results demonstrate that not taking into account desorption and diffusion from solid kerogen leads to underestimating production from liquids-rich shale reservoirs. Furthermore, the simulation study shows that long periods of time are required for the effects of these two mechanisms to be manifested. This helps to explain why shales have been produced over long periods of time (several decades) like in the case of Devonian wells located in the Appalachian basin. The type of 3D simulation model for multi-porosity liquids-rich shale reservoirs developed in this paper is not currently available in the literature. The approach implemented in this work provides a novel and important foundation for simulating complex shale reservoirs.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».