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Enregistrement W2895931386 · doi:10.2118/192074-ms

Improved Numerical Stability and Upscaling of Low Salinity Water Flooding

2018· article· en· W2895931386 sur OpenAlexfundno aff
Hasan Al–Ibadi, Karl D. Stephen, Eric Mackay

Notice bibliographique

RevueSPE Asia Pacific Oil and Gas Conference and Exhibition · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEnergi SimulationHeriot-Watt University
Mots-clésComputer simulationSalinityMechanicsBrineNumerical stabilityDispersion (optics)Numerical analysisSoil scienceEnvironmental scienceThermodynamicsMathematicsGeologyPhysicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Numerical stability and precision are required when using simulations to predict Enhanced Oil Recovery processes and these can be difficult to achieve for Low Salinity Water Flooding (LSWF). In this paper we investigate the conditions that lead to numerical instabilities when simulating LSWF. We also examine how to achieve more precise simulation results by upscaling the flow behaviour in an effective manner. An implicit finite difference numerical solver was used to simulate LSWF. The stability and precision of the numerical solution has been examined as a function of changing the grid size and time step. We used the Peclet number to characterise numerical dispersion with these changes. Time step length was compared with the Courant condition. We also investigated some of the nonlinear elements of the simulation model such as the differences between the concentrations of connate water salinity and the injected brine, effective salinity concentration range and the net mobility change on fluids through changing the salt concentration. We observe that numerical solution of LSWF tends to be conditionally stable, with problems occurring as a function of the range of effective salinity concentration relative to the initial reservoir water and the injected brine concentrations. We observe that the Courant condition is necessary but not sufficient. By definition, the precision of the numerical solution decreased when increasing numerical dispersion but this also resulted in slowing down the low salinity water and increased the velocity of the formation water further reducing precision. These numerical problems mainly depend on fluid mobility as a function of salt concentration. We conclude that the total range and the mid-concentration of effective salinity affect the stability and precision of the numerical solution, respectively. In this work, we have developed two approaches that can be used to upscale simulations of LSWF and tackle the numerical instability problems. The first method is based on a mathematical form that gives the relationship between the fractional flow, effective salinity concentration and the Peclet number. The second method is that we have established an unconventional proxy method that can be used to imitiate pseudo relative permeabilities. This work enables us for the first time to simulate LSWF by using a single table of pseudo relative permeability data, instead of two tables as traditionally done in previous studies. This removes the need for relative permeability interpolation during the simulation and will help engineers to more efficiently and accurately assess the potential for improving oil recovery using LSWF and optimise the value of the field development. We also avoid the numerical instabilities inherent in the traditional LSWF model.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,215
Score d'incertitude au seuil0,449

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,220
Écart entre enseignants0,207 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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