Insights on equation of state modeling PVT experiments for deep volatile oil reservoir
Notice bibliographique
Résumé
Accurate prediction of the PVT properties and phase behavior plays an important role in developing volatile oil reservoirs. The objective of this study is to characterize volatile oil sample using our improved Perturbation from n-Alkane (PnA) method and validate the results by use of high-quality PVT experimental data from GT1 well through detailed PVT simulation. We implemented PnA method for reservoir fluid characterization and simulated all PVT experiments through an in-house programming package. We compared the modeling results to the experimental data and found that the equation of state (EOS) parameters characterized by the PnA method is able to describe the PVT properties and phase behavior of volatile oil very well. According to the PVT modeling results, we suggested that (1) constant volume depletion test for GT1 volatile oil can be replaced by differential liberation experiment, combined with the data obtained from reliable EOS calculations; (2) the amount of surface-produced condensate for a volatile oil reservoir is up to 4.5% OOIP depending on reservoir abandonment pressure. Therefore, for GT1 volatile oil, condensate production should be carefully evaluated throughout the entire development life-cycle in order to make an optimum design of surface processing facilities for condensate recovery.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».