Semi-Analytical Modeling of Geological Features Based Heterogeneous Reservoirs Using the Boundary Element Method
Notice bibliographique
Résumé
The objective of this work is to innovatively apply the boundary element method (BEM) as a general modeling strategy to deal with complicated reservoir modeling problems, especially those related to reservoir heterogeneity and fracture systems, which are common challenges encountered in the practice of reservoir engineering. The transient flow behaviors of reservoirs containing multi-scale heterogeneities enclosed by arbitrarily shaped boundaries are modeled by applying BEM. We demonstrate that a BEM-based simulation strategy is capable of modeling complex heterogeneous reservoirs with robust solutions. The technology is beneficial in making the best use of geological modeling information. The governing differential operator of fluid flow within any locally homogeneous domain is solved along its boundary. The discretization of a reservoir system is only made on the corresponding boundaries, which is advantageous in closely conforming to the reservoir’s geological description and in facilitating the numerical simulation and computational efforts because no gridding within the flow domain is needed. Theoretical solutions, in terms of pressure and flow rate responses, are validated and exemplified for various reservoir–well systems, including naturally fractured reservoirs with either non-crossing fractures or crossing fractures; fully compartmentalized reservoirs; and multi-stage, fractured, horizontal wells with locally stimulated reservoir volumes (SRVs) around each stage of the fracture, etc. A challenging case study for a complicated fracture network system is examined. This work demonstrates the significance of adapting the BEM strategy for reservoir simulation due to its flexibility in modeling reservoir heterogeneity, analytical solution accuracy, and high computing efficiency, in reducing the technical gap between reservoir engineering practice and simulation capacity.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».