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Enregistrement W2980648944 · doi:10.2118/198908-pa

Hydrocarbon-Phase Behaviors in Shale Nanopore/Fracture Model: Multiscale, Multicomponent, and Multiphase

2019· article· en· W2980648944 sur OpenAlexaff
Yinuo Zhao, Zhehui Jin

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanoporeOil shaleNanoporousMaterials scienceMacroporePhase (matter)Work (physics)HydrocarbonVolume (thermodynamics)Chemical physicsPetroleum engineeringChemical engineeringThermodynamicsChemistryNanotechnologyGeologyMesoporous materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Hydrocarbon recovery from shale subformations has greatly contributed to the global energy supply and has been constantly reshaping the energy sector. Oil production from shale is a complex process in which multicomponent–fluid mixtures experience multiphase transitions in multiscale volumes (i.e., nanoscale pores are connected to fractures/macropores). Understanding such complicated phenomena plays a critical role in the estimation of ultimate oil recovery, well productivity, and reserves estimation, and ultimately in policy making. In this work, we use density–functional theory (DFT) to explicitly consider fluid/surface interactions, inhomogeneous–density distributions in nanopores, volume partitioning in nanopores, and connected macropores/natural fractures to study the complex multiphase transitions of multicomponent fluids in multiscale volumes. We found that vapor–like and liquid–like phases can coexist in nanopores when pressure is between the bubblepoint and dewpoint pressures of nanoconfined fluids, both of which are much lower than those of the originally injected hydrocarbon mixtures. As the volume ratio of the bulk at the initial condition to pores decreases, both the bubblepoint and the dewpoint in nanopores increase and the pore two–phase region expands. Within the pore two–phase region, both C1 and C3 are released from the nanopores to the bulk phase as pressure declines. Meanwhile, both liquid and vapor phases become denser as pressure drops. By further decreasing pressure below the dewpoint of confined fluids, C3 in the nanopore can be recovered. Throughout the process, the bulk–phase composition varies, which is in line with the field observation. Collectively, this work captures the coupled complexity of multicomponent and multiphase fluids in multiscale geometries that is inherent to shale reservoirs and provides a theoretical foundation for reservoir simulation, which is significant for the accurate prediction of well productivity and ultimate oil recovery in shale reservoirs.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,050
Score d'incertitude au seuil0,803

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,244 · 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'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

Citations20
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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