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Enregistrement W4383163641 · doi:10.1016/j.geoen.2023.212056

A very high order Flux Reconstruction (FR) method for the numerical simulation of 1-D compositional fluid flow model in petroleum reservoirs

2023· article· en· W4383163641 sur OpenAlexfundno aff
Maria Eduarda Santos Galindo, Igor Vasconcelos Lacerda, G. Galindez-Ramirez, P Lyra, Darlan Karlo Elisiário de Carvalho

Notice bibliographique

RevueGeoenergy Science and Engineering · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversidade Federal de PernambucoConselho Nacional de Desenvolvimento Científico e TecnológicoAgência Nacional do Petróleo, Gás Natural e BiocombustíveisCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível SuperiorEnergi Simulation
Mots-clésPartial differential equationConservation of massFluid dynamicsFugacityFlux limiterFlow (mathematics)Multiphase flowReservoir simulationApplied mathematicsTwo-phase flowPetroleum engineeringComputer scienceMechanicsMathematicsGeologyThermodynamicsPhysicsMathematical analysis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Compositional reservoir simulation is an extremely important tool for modeling the fluid flow in complex petroleum reservoirs, as in cases where the reservoir fluid is volatile and composed of several pseudo-components with distinct characteristics, or reservoirs that require the use of enhanced oil recovery process. For these cases, simpler black-oil models are not suitable. The compositional model involves the solution of a large system of partial differential equations, that comprises the mass conservation, the Darcy’s law and the fugacity constraints. However, the high number of equations and constraints render the compositional problems extremely complex and computationally demanding solutions. To improve accuracy and reduce the high computational costs, one can use higher than first or even second-order methods to approximate the advective flux terms in the hyperbolic conservation laws that describe the multicomponent transport in the reservoir. Those very high-order schemes can replace low-order approaches, such as the First Order Upwind (FOU) method, which is traditionally used in commercial petroleum reservoir simulators (CMG, 2019; ECLIPSE, 2022), obtaining more accurate solutions with reduced computational cost. In this work, we consider a three-phase and isothermal fluid flow of water, oil and gas and assume that there is no mass transfer between the water and the hydrocarbon phases. Physical dispersion and capillary effects are neglected. To solve the system of Partial Differential Equations (PDEs), we used the classical IMPEC (Implicit Pressure Explicit Composition) approach and, to model the complex phase behavior, we used the Peng–Robinson equation of state (PR-EOS). The classical Two Point Flux Approximation (TPFA) method is used to spatially discretize the diffusion terms in the pressure equation. For the first time in literature the very high order Flux Reconstruction (FR) method is adapted for the numerical simulation of the compositional model in petroleum reservoirs. The FR method is a numerical scheme employed to discretize the hyperbolic conservation laws using general grids. To avoid spurious oscillations in the vicinity of solution discontinuities, the h-MLP (hierarchical Multi-dimensional Limiting Process) is applied in the reconstruction stage. For the time integration, we have used the third-order Runge–Kutta approach. To appraise the robustness of our formulation, we have solved some one-dimensional benchmark problems found in literature and compared the FR solution with the FOU method and with the second-order Monotonic Upstream-Centered Scheme for Conservation Laws (MUSCL) method. From our results, the FR method has shown improved accuracy, efficiency and capability of detecting sharper shocks when compared to the other methods that we have considered for the numerical modeling of the compositional flow in the present paper.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,769
Score d'incertitude au seuil0,341

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,227 · 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 tête enseignante, 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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