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Enregistrement W4240681888 · doi:10.2118/2008-147

Multiphase Flow in Fractures: Co-Current and Counter-Current Flow in a Fracture

2008· article· en· W4240681888 sur OpenAlexafffundabout
Saeed Shad, Ian D. Gates

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésCurrent (fluid)Flow (mathematics)Fracture (geology)Multiphase flowPetroleum engineeringComputer scienceMechanicsGeologyElectrical engineeringGeotechnical engineeringEngineeringPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Multiphase flow through fractures is important not only for naturally fractured petroleum reservoirs but also for underground disposal of radioactive waste and geothermal ydrotransport, cap rock integrity, as well as underground water and aquifer flow. For instance, naturally fractured reservoirs located in Northern Alberta contain large quantities of heavy oil and bitumen. It still remains unclear how multiple phases flow in fractures and how to determine the relative permeability of each phase that can be used in reservoir simulators. In typical practice, simulation of fractured reservoirs uses, in general, very crude and unproven hypotheses such as a linear relative permeability curves. However, by using inaccurate relative permeability curves, large errors of the predicted oil recovery can result. In this work, a relatively simple flow model is derived to determine analytic functions for the relative permeability curves versus phase saturation in a single fracture. The results show that relative permeability is not just a function of the fluid saturations but also the fluid properties and flow pattern within the fracture itself. The analysis reveals that at certain viscosity ratios and flow pattern conditions, the relative permeability of one phase can exceed unity due to lubrication effects. The available experimental data confirms the validity of the proposed model Introduction Fracture dominated flow is not only important for naturally fractured petroleum reservoirs but also for underground disposal of radioactive waste, geothermal hydrotransport, cap rock integrity, and underground water and aquifer flow. In naturally fractured reservoirs, fractures are highly conductive flow pathways that dominate fluid transport throughout the reservoir. To examine flow of multiphase flow in fractures, many different experimental1,2,9,20,27,33,43,44, theoretical3,4,24,41,42 and numerical studies13,25,26,28,32,35,46 have been done. However flow structure and momentum transfer between flowing phases in fractures are not yet well understood9,10,14. Transport parameters such as relative flow rates of phases and the relationship between fracture geometryand flow remain unclear. The relative permeability concept can be used to describe behaviour of multiple phases flowing together through porous media, interfering and aiding each other to move under the action of a pressure gradient. Despite the importance of relative permeability in fracture flows, still there is no unique and consistent theory which provides an easy, yet computationally inexpensive, method to calculate relative permeability curves in fractures. In this research, a new model is derived for multiple phase layer flow in a single fracture to demonstrate how relative permeability in fractures depends on flow structure as well as fluid properties. Background: Modelling of multiphase flow in fractures is usually based on three common methods: porous medium approach, pipe flow model and the equivalent homogeneous single-phasemodel8,9,14,18. For phase i, from Darcy's law, the velocity in the x direction is given by: Equation (1) (Available in full paper) where K is absolute permeability of the fracture, kri is relative permeabilityPi is pressure, and µi is viscosity of phase i, respectively. The origin of relative permeability arrives from the relative resistance to flow of each phase and interference between phases as they flow under their individual pressure gradients.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations2
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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