Characterization of Foamy Oil and Gas-Oil Flow for Heavy Oil/Propane System in Pressure Depletion Tests
Notice bibliographique
Résumé
This work presents a non-equilibrium kinetic model to characterize foamy oil and gas/oil two-phase flow in heavy oil and propane system from pressure depletion tests.Good agreement between experiments data and simulation results are obtained in terms of production data as well as pressure distribution.The following parameters are tuned in the history match process, including k values, gas-liquid relative permeability curves, and reaction frequency factors.The simulation results suggest that bubbles pass through pore throat smoothly and have low dissolve rate in oil phase at low pressure drop rate, which results in high gas recovery factor and low oil recovery factor.Gas bubbles expand to a larger size and block the pore throat when increasing pressure drop rate to intermediate pressure depletion rate.At this range of pressure drop rate, foamy oil and gas/oil flow characterization is influenced by both gas bubbles evolve and dissolve process, which results in low gas recovery and high oil recovery.Continue to increase the pressure drop rate could cause gas bubbles to evolve faster than dissolve back and shorten production period, which results in a relatively low gas recovery as well as low oil recovery.The simulation work presented in this paper successfully characterized foamy oil behavior in the porous media for heavy oil/propane system.The innovative methodology presented in this work could be used as a general method to characterize foamy oil flow in heavy oil/propane system.
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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 | 0,000 | 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 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 ».