Efficient numerical simulation and method optimization for pressure distribution calculation in petroleum seepage field
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, a pressure distribution model of seepage ield based on complex reservoir conditions is established based on a inite element mathematical model.Due to the non-homogeneity and multiple low characteristics of the reservoir, the mathematical model of fractured horizontal wells based on reservoir and fracture is established by solving the inite element equations of oil-phase pressure and water-phase saturation under the two-dimensional oil-water two-phase inite element model.Through numerical simulation of the coupling between the permeability change of the fractured fracture and the bedrock in the oil seepage ield, the in luence of different fracture parameters on the pressure distribution is analyzed, and each parameter is optimized.Investigations of stress-strain, porosity and permeability in time and space in low-permeability reservoirs found that in the region near the bottom of the well, each parameter varies more, while the farther away from the bottom of the well region the less affected it is.The relative position of the fracture to the well has a large effect on the production of fractured horizontal wells, but this parameter can be arti icially regulated.Repeated fracturing cumulative oil incremental analysis found that "fracture network bandwidth, main fracture half-length and main fracture in low capacity" have the greatest in luence on the high permeability strip, the factors of angular wells and low permeability zones, and the repeated fracturing cumulative oil incremental simulation of each fracture parameter has the greatest effect on the fracture network bandwidth, main fracture half-length and main fracture in low capacity under the coupled model of Well 3 (23.25%),and the optimal values of the parameters are 100m, 100m, 100m, 100m, 100m, 100m and 100m respectively.optimal values of the parameters are 100 m, 15010 -3 m 2 m, 20 m and 4510 -3m 2 m, respectively.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».