A Scalable Parallel In-Situ Combustion Reservoir Simulator for Large Scale Models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As a competitive recovery method for heavy oil, In-Situ Combustion (ISC) shows its great potential accompanied by technological advances in recent years. Reservoir simulation plays an indispensable role in the prediction of the implementation of ISC projects. With the computational complexity, it is imperative to develop an effective and robust parallel in-situ combustion simulator. In this paper, a mathematical model for ISC is proposed, which takes full consideration of ISC related physical phenomena, including multi-dimensional multi-component three-phase flow, heat convection and conduction, chemical reactions, and mass transfer between phases. In the mathematical model, different governing equations and constraints are involved, forming a complicated PDE (partial differential equation) system. For physical and chemical behaviors, some special treatments for the ISC simulator are discussed and applied. Also, a modified PER (Pseudo-Equilibrium Ratio) method is proposed in this paper. A fully implicit scheme is applied, and discretization is implemented with the FDM(Finite DifferenceMethod). In solving nonlinear systems, the Newton Method is introduced, and both numerical and analytical Jacobian matrices are applied. Due to the complexity of an ISC problem, an appropriate decoupling method should be considered for which the Gauss-Jordan transformation is developed. Then, with certain preconditioners and iterative solvers, a numerical solution can be obtained. The results of different models are presented, which are validated with the results by CMG STARS. Also, the scalability of parallelization is shown, indicating the excellent performance of parallel computing. This accurate, efficient and parallel ISC simulator applies to complex reservoir models.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».