Empirical Correlation for Estimation of the Vapourized Oil-Gas Ratio for Gas-Condensate Systems
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The increasing interest in production from liquid-rich reservoirs calls for an efficient method for estimating its fluid properties and more importantly, from production data. The gas material balance for liquid rich systems is largely dependent on several PVT parameters. One of such parameters is the vapourized oil-gas ratio, which defines the amount of stock tank condensate that drops from one standard cubic feet of produced well stream gas. The vapourized oil-gas ratio is usually obtained by Extended Black Oil simulation using an Equation of State (EOS) model well tuned to the PVT experimental data. This experimental data might not be readily available when needed for a quick analysis and even when available, the process of tuning requires great skill and experience of the reservoir engineer. An empirical correlation for the vapourized oil-gas ration is proposed based on a statistical evaluation of values obtained from several simulations (Extended Black Oil) using a tuned Equation of State Model. 14 representative gas-condensate samples from the Niger Delta were used to generate over 2000 lines of vapourized oil-gas ratio. The developed correlation have input parameters, which are readily obtained from field production data. This approach is easily applicable, and valid for a wide range of gas-condensate compositions. It predicts, to a good extent, the vapourized oil-gas ratio for a pressure depletion sequence without recourse to a rigorous EOS modelling.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».