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Enregistrement W4220702495 · doi:10.2118/209589-pa

A Comparison between Klinkenberg and Maxwell-Stefan Formulations to Model Tight Condensate Formations

2022· article· en· W4220702495 sur OpenAlexaff
Carla Jordana Sena Santiago, Apostolos Kantzas

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermeability (electromagnetism)Saturation (graph theory)MechanicsThermodynamicsPhysicsChemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Cyclic solvent (gas) injection is an efficient recovery method for condensate reservoirs. However, in tight, unconventional formations, the added complexity of low permeability results in more physics at play, beyond the widely used Darcy model for conventional reservoirs. In this work, a rigorous mass transfer model is implemented considering the real gas version of the Maxwell-Stefan formulation to evaluate cyclic injection schemes in tight condensate reservoirs. This model is then compared to the more widespread used Klinkenberg formulation, which does not include molecular diffusion. An evaluation is performed to check if a simplified formulation can be used to provide reasonable results in modeling production and enhanced recovery in tight condensate formations. Verification of the implemented equations is performed using experiments (Maxwell-Stefan model) and a commercial reservoir simulator (Klinkenberg model). Furthermore, the cell length used for the numerical studies is selected based on a sensitivity study to evaluate how numerical dispersion impacts recovery factor and liquid saturation for different cell sizes. By comparing the Klinkenberg model with different tangential momentum accommodation coefficient (TMAC) values to the Maxwell-Stefan model during primary production, it is possible to select a value of TMAC that can match closely the recovery values of lighter components when using the Maxwell-Stefan equations. However, for heavier hydrocarbon fractions, difference in recovery is more accentuated owing to increased molecule size (more molecular friction). This results in differences in condensate yield during primary production that may be relevant in a field scale. In the cyclic injection scheme, the importance of accounting for frictional effects between molecules is demonstrated using the Maxwell-Stefan formulation. In this case, molecular diffusion fluxes are influenced by high composition gradients. This results in differences between the Maxwell-Stefan and Klinkenberg models in terms of gas stored and hydrocarbon produced during cyclic injection simulations. Furthermore, a sensitivity study on operational parameters in the cyclic injection stage demonstrated that increasing the length of production cycles may be more beneficial than increasing the length of injection or soaking cycles. For the simulations in this study, the gas is injected above the dewpoint and pressure diffusivity is at least one order of magnitude higher than the other physics present in the process. Therefore, increasing the length of production cycles allows for recovery of heavier hydrocarbon fractions that remain in the gas phase. In this work, it is demonstrated that using a rigorous mass transfer formulation, such as the Maxwell-Stefan equations, can provide more information on a per component basis when evaluating cyclic injection schemes in tight condensate reservoirs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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 enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil0,373

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,035
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations4
Publié2022
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Résumé présentoui

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