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Enregistrement W937547404 · doi:10.47749/t/unicamp.2006.423586

Modelos de depleção para reservatorios de oleo espumo

2006· dissertation· pt· W937547404 sur OpenAlexaboutno aff
Clarissa Paiva Okabe

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typedissertation
Languept
DomaineEngineering
ThématiqueElectrohydrodynamics and Fluid Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHumanitiesPhysicsPhilosophy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Campos no Canada e na Venezuela contendo reservatorios de oleo espumoso apresentaram recuperacao primaria da ordem de 10 a 15 % maior do que a estimada por simuladores numericos Black-Oil. Alem do alto fator de recuperacao, foram observadas outras caracteristicas nao convencionais, como baixa razao gas-oleo e alta manutencao da pressao de reservatorio. Esta discrepância entre o fator de recuperacao estimado e o real e atribuida ao fato de que os simuladores Black-Oil nao descrevem adequadamente o comportamento do gas em oleos espumosos. Nesta pesquisa sao descritos e comparados tres modelos numericos de oleo espumoso propostos para o simulador pseudo-composicional CMG Stars. Estes modelos permitem descrever as etapas de evolucao do gas, que compreendem desde a nucleacao das bolhas de gas, o crescimento das bolhas, ate a formacao de uma fase conectada de gas, com reacoes cineticas. Alem disso, admite a presenca de diferentes formas de gas ? gas em solucao, gas preso, gas disperso e gas livre - nas fases gas e oleo. A mobilidade da fase gas e avaliada por uma composicao de curvas de permeabilidade relativa ao gas. Com o estudo da influencia de alguns parâmetros, algumas caracteristicas tipicas de reservatorios de oleo espumoso sao explicadas, como a baixa producao de gas, o escoamento do gas na forma dispersa, a alta saturacao critica de gas e as altas razoes de producao de oleo Abstract

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
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 enseignants0,320
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · 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.

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

Citations0
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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