Inflow Control Devices Placement: A Computational Fluid Dynamics Approach
Notice bibliographique
Résumé
Summary Nowadays, it is common to use horizontal wells to improve the oil production rate. The production rate varies along the horizontal well because of either frictional pressure losses (the heel-toe effect) or reservoir heterogeneity. Such a flux variability in zones close to the bottomwater and gas cap leads to water and gas breakthroughs. To mitigate water (or gas) coning, inflow control devices (ICDs) have become a standard practice to control instability and improve uniformity in the inflow profile. These devices help delay the water (or gas) breakthroughs by exerting a greater restriction on high water/oil ratio (or gas/oil ratio) zones. In the design and analysis of ICDs, the only sensible method is to model these tools using the numerical simulation that couples the well and the reservoir. Reservoir and production engineers formulate the ICD characteristics using expensive and time-consuming flow loop testing. In some scenarios, fluid flow simulations using computational fluid dynamics (CFD) are used to compare the results with the flow loop. However, owing to convergency issues in CFD and the unavailability of an established framework, the CFD results are not used to formulate the ICDs in the reservoir models. Instead, different types of empirical correlations are used to describe the ICDs, which require many empirical factors, causing inconsistencies in calculations. In this study, we first use CFD to characterize an orifice-based ICD in terms of the Reynolds number. Then, the results are formulated in a correlation that provides a consistent approach from CFD to well/reservoir modeling. Using such a framework, operators can ensure their prototypes are suitable for any specific problem by altering the geometry and simulating several scenarios from CFD to well/reservoir model.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,001 |
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 ».