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Enregistrement W4296113424 · doi:10.3390/pr10091778

Dynamically Coupled Reservoir and Wellbore Simulation Research in Two-Phase Flow Systems: A Critical Review

2022· review· en· W4296113424 sur OpenAlexafffund
Long Peng, Guoqing Han, Zhangxin Chen, Arnold Landjobo Pagou, Liying Zhu, Akhayie Mamat Abdoulaye

Notice bibliographique

RevueProcesses · 2022
Typereview
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta InnovatesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of ChinaEnergi Simulation
Mots-clésWellboreReservoir simulationPetroleum engineeringFlow (mathematics)Transient flowCoupling (piping)Reservoir engineeringMultiphase flowFluid dynamicsEngineeringMechanicsGeologyPetroleumMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A coupled reservoir/wellbore simulator is essential for solving relevant flow phenomena with dynamic interactions between reservoir and wellbore in two-phase flow systems. A reservoir simulator or wellbore simulator alone fails to solve these transient flow phenomena. This paper summarises a critical review of the coupled reservoir and wellbore simulation. First, a wide application of the drift-flux (DF) models to simulate gas–liquid flow in a wellbore model coupling to a reservoir model was discussed. Then, the mechanisms of the coupled reservoir/wellbore simulator in two-phase flow systems were discussed, including the reservoir modeling, wellbore modeling, and their coupling schemes. Various examples of representative coupled simulators were presented. Finally, some case studies were reported to reveal dynamic interactions between wellbore and reservoir by using the coupled reservoir/wellbore simulators. This study gives the most up-to-date and systematic sights on the relevant research topic of reservoir/wellbore coupling, allowing for a better understanding of the coupled reservoir and wellbore simulation and its application in the oil and gas industry.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,003
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,188
Tête enseignante GPT0,496
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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