MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4312073799 · doi:10.3390/en16010091

Numerical Simulation of the Oil Production Performance of Different Well Patterns with Water Injection

2022· article· en· W4312073799 sur OpenAlexaff
Elia Wilinasi Sikanyika, Zhengbin Wu, Mbarouk Shaame Mbarouk, Adamu Musa Mafimba, Husham A. Ali Elbaloula, Shu Jiang

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPetroleum engineeringInjection wellReservoir simulationWater injection (oil production)Directional drillingComputer simulationOil productionOil fieldDrillingReservoir engineeringWater wellGeologyEngineeringGeotechnical engineeringPetroleumSimulationGroundwaterMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Numerical reservoir simulation, which includes the construction and operation of a model that performs similarly to a real-world reservoir, is an effective method for exploring complex reservoir issues. Due to the complexity of constructing reservoir environments for experiments, numerical simulation is a vital method for studying flow behavior under reservoir conditions. In this study, a black-oil modeling simulator was used to construct, simulate, and evaluate a conceptual hydrocarbon reservoir model. The model evolved by drilling two production wells and one injection well in two cases. The first case consisted of two horizontal production wells and one injection well, while the second consisted of two vertical production wells and an injection well. In total, 25 simulation runs were performed, and the results showed that horizontal wells perform better than vertical wells in terms of productivity, with a field oil production total of 1,930,000 m3. This is significantly higher than vertical wells, which have a field oil production total of 1,890,000 m3 after 1840 days. The field recovery factor for horizontal wells was 41% and for vertical wells it was 39%, both of which were less than 50%. This indicates that the reservoir’s sweeping efficiency was minimal. To enhance sweeping efficiency, the water injection rate and number of injection wells should be increased, as well as well patterns and locations remodeled. It was also shown that as reservoir thickness increased, horizontal and vertical well productivity increased. In order to boost horizontal well productivity and increase field oil recovery above 50%, the horizontal well length should be increased to take up a wider area of the reservoir portion. On the other hand, well length may have no impact on vertical well production efficiency.

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)0,001
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: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,014
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,208
Écart entre enseignants0,201 · 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
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

Citations13
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueEnergiesMême sujetReservoir Engineering and Simulation MethodsTravaux en français237 207