Implementation Of Meta Heuristic Algorithm And Pressure Match Method To Observe Aquifer Constant In Retrograde Gas Condensate Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Summary The motivation of doing this research was applying the hybrid of pressure match method and genetic algorithm (GA) to optimize the general material balance equation (GMBE) for a condensate gas reservoir with an almost strong aquifer to Figure out its 3 coefficients which are Nfoi, Gfgi and C. The advantage of implementing genetic algorithm (GA) is that the number of parameters which are supposed to be determined is not a concern. There is no doubt that calculating the aquifer constant without taking the reservoir parameters such as viscosity, porosity, net thickness and absolute permeability through making the observer wells much deeper is the most important, beneficial and technical vantage of the mentioned method. The comparison between obtained results from running the method and acquired outputs from the simulator unmask this fact that the pressure match-GA method has highly been successful of determining the coefficients by generating well matched pressures. As a demerit, the method has some problems with lower pressures based on the nature of general material balance equation (GMBE), being rooted in uncertainty, which defeating this obstacle can be considered as a topic for future studies as well as examining the compatibility of the suggested methodology for the heterogeneous reservoirs.
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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 | 0,001 | 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 ».