A New Mechanistic Model To Predict Boosting Pressure of Electrical Submersible Pumps Under High-Viscosity Fluid Flow with Validations by Experimental Data
Notice bibliographique
Résumé
Summary As the second most widely used artificial-lift method in petroleum production (and first in accumulative production), electrical submersible pumps (ESPs) increase flow rates by converting kinetic energy to hydraulic pressure. ESPs are routinely characterized with water flow, and water performance curves are provided by the manufacturers (catalog curves) for designing ESP-based artificial-lift systems. However, the properties of hydrocarbon fluids are very different from those of water, especially the dynamic viscosities, which can significantly alter the ESP performance. Most of the existing methods to estimate ESP boosting pressure under high-viscosity fluid flow involve a strong empirical nature, and are derived by correlating experimental/field data with correction factors (e.g., Hydraulic Institute Standards 1955). A universally valid mechanistic model to calculate the ESP boosting pressure under viscous fluid flow is not yet available. In this paper, a new mechanistic model accounting for the viscosity effect of working fluids on ESP hydraulic performance is proposed, and it is validated with a large database collected from different types of ESPs. The new model starts from the Euler equations for characterizing centrifugal pumps, and introduces a conceptual best-match flow rate QBM, at which the outlet flow direction of the impeller matches the designed flow direction. The mismatch of velocity triangles, resulting from the varying liquid-flow rates, is used to derive the recirculation losses. Other head losses caused by flow-direction change, friction, leakage flow, and other factors. are incorporated into the new model as well. QBM is obtained by matching the predicted H-Q performance curve of an ESP with the catalog curves. Once QBM is determined, the ESP hydraulic head under viscous-fluid-flow conditions can be calculated. The specific speed (NS) of the studied ESPs in this paper ranges from 1,600 to 3,448, including one radial-type ESP and two mixed-type designs. The model-predicted ESP boosting pressure with water flow is found to match the catalog curves well if QBM is properly tuned. With high-viscosity fluid presence, the model predictions of ESP boosting pressure also agree well with the corresponding experimental data. For most calculation results within medium to high flow rates, the model prediction error is less than 15%. Unlike the empirical correlations that take experimental data points as inputs, the mechanistic model in this study does not require entering any experimental data, but can predict ESP boosting pressure under viscous fluid flow with a reasonable accuracy.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».