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Enregistrement W2974623864 · doi:10.2118/196155-ms

A New Mechanistic Model for Oil-Water Emulsion Rheology and Boosting Pressure Prediction in Electrical Submersible Pumps ESP

2019· article· en· W2974623864 sur OpenAlexaff
Jianjun Zhu, Haiwen Zhu, Guangqiang Cao, Hattan Banjar, Jianlin Peng, Qingqi Zhao, Hongquan Zhang

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOil and Gas Production Techniques
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImpellerArtificial liftVolumetric flow ratePressure dropRheologyMechanicsPetroleum engineeringEmulsionLift (data mining)Flow (mathematics)Environmental scienceMaterials scienceMechanical engineeringEngineeringComputer scienceComposite materialChemical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As the second most widely used artificial lift method in petroleum industry, ESPs help maintain or increase flow rates by converting kinetic energy to hydraulic pressure. During the entire life of an oilfield, water is invariably produced with crude oil. As the field ages, the water cut in production increases. Due to high shear force inside rotating ESPs, the oil-water emulsions may form, which can be stabilized by natural surfactants or fine solids existing in the crude oil. The formation of emulsions during oil production create high viscous mixture, resulting in costly problems and flow assurance issues, such as pressure drop increase and production rate lost. This paper, for the first time, proposes a new mechanistic model for predicting oil-water emulsion rheology and its effect on the boosting pressure in ESPs. The model is validated with experimental measurements with an acceptable accuracy. The new mechanistic model starts from Euler equations for centrifugal pump, and introduces a conceptual best-match flowrate QBM, at which the outlet flow direction of ESP impeller matches the designed flow direction. The mismatch of velocity directions, resulted from varying liquid flow rates, is used to derive recirculation losses. Other losses due to flow direction change, friction, and leakage flow etc. are also incorporated in the new model. QBM is obtained by matching the predicted performance curve with the catalog curve for water. With the best match flow rate determined, the ESP hydraulic head under viscous fluid flow can be calculated. For oil-water emulsions, a new rheology model based on Brinkman (1952) correlation is developed, which accounts for ESP rotational speed, stage number, and interfacial properties etc. By incorporating the rheology prediction model into mechanistic model, the ESP boosting pressure under oil-water emulsion can be obtained. The mechanistic model-predicted ESP water performance curves are found to match the catalog curves perfectly. With high-viscosity fluid flow, the model predictions of ESP boosting pressure agree well with the experimental data. For most calculation results within medium to high flow rates, the prediction error is less than 15%. With oil-water two-phase flow, the proposed rheology model predicts the effective viscosities of emulsions match testing results with 10% prediction error. The inversion points, at which the continuous phase changes from oil to water as water cut increases, are also predicted. The predictions of ESP boosting pressure under oil-water emulsion flow by coupling the mechanistic model and emulsion rheology model are comparable with experimental results.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations15
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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