The impact of isothermal flow assumption on accuracy of pressure transient analysis results
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Adiabatic expansion and viscous dissipation of fluid flow in porous media result in considerable heating or cooling of hydrocarbon fluids when pressure gradients are very large. Traditionally, fluid flow in porous media has been assumed isothermal in hydrocarbon reservoirs. While this assumption helps with simplifying the physics of fluid flow by neglecting the thermal effects, it imposes a dominant impact on fluid properties in situations where flow undergoes fast paced and abrupt changes in flow rate and or pressure. The analytical solutions of fluid flow for pressure transient analysis rely on the isothermal flow assumption. Since the variations of fluid properties are not accounted for in temperature fluctuations, there is an inherent error in standard methods of well test analysis. In this paper, the errors in pressure transient analysis as a consequence of the assumption of isothermal fluid flow are investigated. The magnitude of error is quantified as a function of flow rate and pressure drop. Error analysis shows that at higher flow rates, the thermal impacts are elevated such that the application of isothermal flow models becomes erroneous and invalid. It can be shown that oil well tests are more influenced by thermal effects compared to gas well tests in conventional dry gas reservoirs. This study highlights an important thermal impact that is often neglected and should be considered in the design, execution, and analysis stages of well testing. Also, it suggests that isothermal analytical models should be avoided for well test analysis with large flow rates.
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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 | 0,008 | 0,058 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».