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Enregistrement W4297916602 · doi:10.2118/210248-ms

A Practical Approach to Model Four-Phase Flow Through Porous Media

2022· article· en· W4297916602 sur OpenAlexaff
Xu Gong, Fang Chen, Zhidong Li, Gordon MacIsaac, H. Motahhari

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensImperial Oil (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPorous mediumOil fieldFlow (mathematics)Reservoir simulationComputer scienceProcess engineeringField (mathematics)Process (computing)Phase (matter)Two-phase flowMultiphase flowPetroleum engineeringExperimental dataSimulationPorosityEngineeringChemistryMechanicsGeotechnical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The recent advancements in the field trial of the solvent-based Enhanced Oil Recovery methods indicate the presence and simultaneous flow of four phases (i.e. water, vapor, heavy liquid hydrocarbon and light liquid hydrocarbons) in the hydrocarbon reservoirs. The accurate modeling of these field observations is not achievable in the most commercial reservoir simulators as they are generally formulated for three phase equilibrium and flow calculations. This paper evaluates the merits of a newly proposed approach [1] to incorporate an algorithm to model the four-phase flow within the conventional three-phase reservoir simulation framework without need for major change in formulation or code revamp. Compositional data from field pilot trial of the Cyclic Solvent Process (CSP) is used to evaluate the simulation model capabilities to model flow of four-phases in the porous media. The reservoir simulation models are used to history match the production performance of CSP process in in the field. Laboratory and field CSP data indicate the presence and flow of 4 phases in different stages of the CSP production cycle. The previously proposed "phase-combination" approach shows limited capability to match the changes in the compositional assay of the produced hydrocarbons in CSP process. In this paper, an improved "Coflow" formulation is proposed based on the modified Einstein Equation for dispersed flow. The new formulation is implemented in conventional three-phase reservoir simulation framework and tested against the data providing superior capability in match in the field production assay data. This paper provides a practical method to model four phase flow within the framework of the three phase reservoir simulation frameworks. The newly proposed "coflow" method in combination with the previously developed method provides a consistent framework to model flow of two hydrocarbon liquid phases in the porous media either in a continuous or dispersed flow patterns. This enables use of commercially available reservoir simulator for modeling of solvent-based EOR methods without need to significant changes in formulation or code revamp.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,055
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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