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Enregistrement W3212090675 · doi:10.2118/208573-pa

Analyzing the Impacts of Meshing and Grid Alignment in Dual-Porosity Dual-Permeability Upscaling

2021· article· en· W3212090675 sur OpenAlexaff
Ziming Xu, Juliana Y. Leung

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGridDiscretizationFracture (geology)Permeability (electromagnetism)Computer sciencePorosityTight gasGeologyReservoir simulationMechanicsPetroleum engineeringBiological systemGeometryHydraulic fracturingGeotechnical engineeringMathematicsPhysicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary The discrete fracture network (DFN) model is widely used to simulate and represent the complex fractures occurring over multiple length scales. However, computational constraints often necessitate that these DFN models be upscaled into a dual-porosity dual-permeability (DPDK) model and discretized over a corner-point grid system, which is still commonly implemented in many commercial simulation packages. Many analytical upscaling techniques are applicable, provided that the fracture density is high, but this condition generally does not hold in most unconventional reservoir settings. A particular undesirable outcome is that connectivity between neighboring fracture cells could be erroneously removed if the fracture plane connecting the two cells is not aligned along the meshing direction. In this work, we propose a novel scheme to detect such misalignments and to adjust the DPDK fracture parameters locally, such that the proper fracture connectivity can be restored. A search subroutine is implemented to identify any diagonally adjacent cells of which the connectivity has been erroneously removed during the upscaling step. A correction scheme is implemented to facilitate a local adjustment to the shape factors in the vicinity of these two cells while ensuring the local fracture intensity remains unaffected. The results are assessed in terms of the stimulated reservoir volume calculations, and the sensitivity to fracture intensity is analyzed. The method is tested on a set of tight oil models constructed based on the Bakken Formation. Simulation results of the corrected, upscaled models are closer to those of DFN simulations. There is a noticeable improvement in the production after restoring the connectivity between those previously disconnected cells. The difference is most significant in cases with medium DFN density, where more fracture cells become disconnected after upscaling (this is also when most analytical upscaling techniques are no longer valid); in some 2D cases, up to a 22% difference in cumulative production is recorded. Ignoring the impacts of mesh discretization could result in an unintended reduction in the simulated fracture connectivity and a considerable underestimation of the cumulative production.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,069
Score d'incertitude au seuil0,847

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,265
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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