MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4239169682 · doi:10.2118/2003-121

Methods for Modelling Full Tensor Permeability in Reservoir Simulators

2003· article· en· W4239169682 sur OpenAlexaff
M. Bagheri, A. Settari

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueSeismic Imaging and Inversion Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermeability (electromagnetism)Computer scienceReservoir simulationPetroleum engineeringTensor (intrinsic definition)GeologyChemistryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This work examines methods for modelling reservoir flow in presence of permeability tensor. Usually, the control volume multipoint discretizations are used to handle simultaneously the tensor permeability and complex geometry. Instead, the method used in this work is based on simple extension of conventional finite difference method. It is shown that such method (which results in 9-point approximations with full tensor) cannot accurately predict the behavior of reservoirs in presence of permeability anisotropy. It suffers from what we call a "Tensor Orientation" effect, in addition to the wellknown grid orientation effect. The tensor orientation effect introduces an error in the magnitude and shape of pressure field, which depends on the relative orientation of the grid in relation to the principal axes of the permeability tensor. This problem has been solved by developing a 13-point extension of the conventional 9-point finite difference method for the tensor permeability, which essentially eliminates the tensor orientation errors. Since this difference scheme is not easily implemented in conventional simulators, an approximate semi implicit method, in which only nine points are in implicit mode, was also developed. The semi-implicit method provides a good match with the 13-point method for the test problem. However, further reduction to a 5-point implicit is associated with accuracy loss. Comparative evaluation against the Flux Continuous Control Volume Multipoint discretization shows that while both methods are free of the tensor orientation effect, the 13-point method has a lower value for well block pressure. Lack of an analytical solution makes it difficult to determine which method is closer to reality. Introduction In complex reservoirs, orientation and magnitude of principal permeabilities may vary spatially, and due to geomechanical effects also evolve in time. In such cases, formulation with full permeability tensor should be used to model fluid flow. In this paper, we examine methods for modelling fluid flow with permeability tensor, and in particular the effect of the permeability tensor orientation on the results with various numerical methods. Dependency of simulation results of fluid flow in porous media to the type of the grid mesh is well-known and called the "grid orientation" effect. This problem was first demonstrated for five-point reservoir simulators by Todd et al (Ref. 6) in 1972. They suggested using twopoint upstream mobility method to alleviate this effect. This problem is associated mainly with unfavorable mobility ratios, such as in most EOR isothermal processes and steam and combustion, and can alter very seriously the results and conclusions of simulation studies. The grid orientation effect is severe for simulating miscible displacement. Settari et al. (Ref. 7) have shown that standard five-point approximation gives unacceptable results even for moderate adverse mobility ratios (M=10). Until now, a completely satisfactory solution has not been found for finite difference simulators and the grid orientation remains one of the more difficult numerical research problems. Nine point discretizations are the usual method for solving the problem. However, the nine-point methods still have some orientation error, which depends on the problem solved (Ref. 2).

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,353
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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)0,0020,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,293
Écart entre enseignants0,246 · 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.

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

Citations1
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian International Petroleum ConferenceMême sujetSeismic Imaging and Inversion TechniquesTravaux en français237 207