Investigation of Multiphase Flow in Porous Media Around Perforation Tunnel Near Wellbore Region, Experimental and Numerical Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Understanding the behavior of the multiphase flow in the porous media near the wellbore region is essential for increasing wells’ productivity and oil recovery. In this paper, an experimental and numerical study of multiphase flow in porous media near a perforation tunnel is presented. The effect of properties on the flow, such as porosity and permeability, are crucial for increasing oil and gas production. Two-phase flow through a cylindrical porous media with a perforation tunnel samples experimentally and numerically tested. Five sandstone samples were created at Memorial university labs, the sample dimensions are 30.48 cm high, 15.54 cm diameter, and a perforation tunnel has a 25.54 cm depth and 2.54cm diameter. The air and water injected into the sample radially at different flow rates, the water flow rate ranged from 1 to 3 LPM, and the air 3 to 9 LPM. The simulation carried out using ANSYS-Fluent 18.1 commercial software simulates the Volume Of Fluid method VOF coupled with the different turbulent models used to simulate the flow. The results showed that the porous media’s pressure buildup is greatly affected by the gas flow rate and its permeability. The wellbore pressure and porosity have more negligible effect on the pressure buildup profile in the porous media. The dominant factor for the breakthrough of a fluid in a core sample is the gas flow rate. Incorporating the gas flow in a porous system will reduce hydrostatic pressure loss, and less time is required to activate the breakthrough time.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».