Dual‐Porosity Flow Diagnostics for Spontaneous Imbibition in Naturally Fractured Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We extend single‐porosity flow diagnostics to dual‐porosity systems using a novel retardation factor R to account for the effect of fracture‐matrix transfer on breakthrough times and displacement efficiency during two‐phase flow in fractured reservoirs. R is based on an analytical solution for capillary‐driven fluid exchange between the fractures and rock matrix. By linearizing R the time‐of‐flight τ⋆ is adjusted to include fracture‐matrix transfer and derive new metrics, the dynamic Lorenz coefficient to quantify the dynamic heterogeneity, and the dual‐porosity sweep efficiency Ev⋆ to estimate how efficiently the injected fluid displaces the reservoir fluid over time. We have tested different formulations of R across three case studies with increasing complexity to analyze the applicability and limitations of dual‐porosity flow diagnostics. This analysis reveals that as long as flow in the fractures is faster than fracture‐matrix transfer, dual‐porosity flow diagnostics provide useful approximations when assessing displacement efficiencies and identifying the wells that are at most and least likely to experience early breakthrough. We show that and Ev⋆ can be combined with stochastic optimization algorithms to improve the displacement efficiency in a 3D reservoir case study. Since a single dual‐porosity flow diagnostics calculation requires less than 1 min while a full‐physics simulation takes 2 h, we can now quickly screen a large parameter space to identify scenarios that need to be studied in more detail using full‐physics simulations. Hence, our new dual‐porosity flow diagnostics complement and accelerate state‐of‐the‐art uncertainty quantification and optimization workflows for fractured reservoirs.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».