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Enregistrement W3133840634 · doi:10.1063/5.0041267

A novel fluid–solid coupling model for the oil–water flow in the natural fractured reservoirs

2021· article· en· W3133840634 sur OpenAlexaff
Dongxu Zhang, Liehui Zhang, Huiying Tang, Shuwu Yuan, Hui Wang, Shengnan Chen, Yulong Zhao

Notice bibliographique

RevuePhysics of Fluids · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Science and Technology Major ProjectNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMechanicsFinite element methodComplex fracturePermeability (electromagnetism)Fluid dynamicsPetroleum engineeringFinite volume methodCoupling (piping)Computer simulationWater injection (oil production)Fracture (geology)PhysicsGeotechnical engineeringGeologyEngineeringMechanical engineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The mutual coupling effect between the fluid flow and the in situ stress fields cannot be ignored during the development of natural fractured reservoirs (NFRs), such as in the waterflooding process. In this study, a discrete fracture model is proposed to simulate the rock deformation and two-phase flow behaviors of oil and water in the NFR. The numerical solution of the model is achieved via the finite-element method and control-volume finite-element method. The numerical simulator is verified using commercial software, and a perfect agreement is obtained. Finally, sensitivity analysis is conducted on the key parameters in the model, such as fracture parameters, matrix permeability, and injection intensity. Results show that the fluid–solid coupling effect gradually weakens with production time. The degree of the fluid–solid coupling on cumulative oil production becomes smaller as the permeability of the matrix increases. Fracture connectivity controls the velocity and direction of the water flood front. Water injection intensity directly affects the natural fracture opening deformation and well productivity. The research and the numerical results obtained in this paper can provide theoretical guidance for the optimal design of water flooding operations in NFR.

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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,708
Score d'incertitude au seuil0,397

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,232 · 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

Citations34
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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