Simulation modeling of physical dispersion phenomenon observed in experimental data

• Autorzy: Gołąbek Andrzej

Identyfikatory

DOI

10.18668/NG.2019.02.05

Warianty tytułu

PL

Symulacyjne modelowanie zjawiska dyspersji fizycznej obserwowanej w danych eksperymentalnych

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Artykuł dotyczy praktycznego rozwiązania problemu związanego z modelowaniem zjawiska dyspersji fizycznej. Jest to kontynuacja poprzednich publikacji autora, w których obliczenia zostały wykonane zarówno na bardzo uproszczonych modelach symulacyjnych, jak i na modelu rzeczywistej struktury. W ramach tego artykułu podjęto próbę modelowania przebiegu badań laboratoryjnych przy wykorzystaniu opracowanej wcześniej metody sterowania zjawiskiem dyspersji fizycznej. Wybrane do modelowania badania laboratoryjne zostały przeprowadzone przez Zakład Badania Złóż Ropy i Gazu, zlokalizowany w krośnieńskim oddziale Instytutu Nafty i Gazu – Państwowego Instytutu Badawczego. Badania te zostały wykonane na tzw. długich rdzeniach i dotyczyły wypierania ropy naftowej wodą. Proponowana w ramach artykułu metoda modelowania przebiegu tego typu badań polega na zastosowaniu hybrydowej metody minimalizacji dyspersji numerycznej oraz rozszerzeniu standardowych równań nasyceń o dodatkowy człon dyspersji fizycznej. Artykuł zawiera krótki opis proponowanej metody sterowania wielkością strefy mieszania się płynów wraz z wynikami jej zastosowania. Artykuł ten jest kontynuacją wcześniejszych prac autora, dlatego zamieszczono w nim tylko najistotniejsze wzory matematyczne. Dla celów porównawczych w artykule przedstawiono również wyniki modelowania wybranego badania laboratoryjnego z wykorzystaniem dyspersji numerycznej. Modelowanie to polegało na modyfikacji rozmiarów siatki bloków, w wyniku czego uzyskano różnej wielkości strefy mieszania się płynu wypierającego z płynem wypieranym. Przedstawione w artykule, w postaci rysunków i wykresów, wyniki wykonanych symulacji wykazały efektywność stosowanej metody ograniczenia dyspersji numerycznej (zarówno dla obliczeń mobilności z ważeniem wielopunktowym w kierunku napływu, jak i podwójnej siatki dyskretyzacji) oraz efekty zastosowania różnych wielkości parametrów dyspersji fizycznej. W ramach artykułu (w postaci wyników sumarycznego odbioru płynów) przedstawiono również wyniki dopasowania zbudowanych modeli symulacyjnych do rezultatów uzyskanych w laboratorium.

Słowa kluczowe

EN

numerical dispersion; physical dispersion; mixing of fluids; reservoir simulator

PL

dyspersja numeryczna; dyspersja fizyczna; mieszanie się płynów; symulator złożowy

• Wydawca: Instytut Nafty i Gazu - Państwowy Instytut Badawczy
• Czasopismo: Nafta-Gaz
• Rocznik: 2019
• Tom: R. 75, nr 2
• Strony: 94--100
• Opis fizyczny: Bibliogr. 29 poz., rys., tab., wykr., wz.

Twórcy

autor

Gołąbek Andrzej

• Oil and Gas Institute – National Research Institute

Bibliografia

• Audigane P., Blunt M.J., 2003. Dual mesh method in upscaling. Society of Petroleum Engineers. DOI: 10.2118/79681-MS.
• Azin R., Nasiri A., Entezari A.J., Montazeri G.H., 2008. Investigation of Underground Gas Storage in a Partially Depleted Gas Reservoir. Society of Petroleum Engineers. DOI: 10.2118/113588-MS.
• Bijeljic B., Blunt M.J., 2006. A Physically-Based Description of Dispersion in Porous Media. Society of Petroleum Engineers. DOI: 10.2118/102869-MS.
• Coats K.H., Whitson C.H., Thomas L.K., 2009: Modeling Conformance as Dispersion. Society of Petroleum Engineers. DOI: 10.2118/90390-PA.
• Eclipse Black Oil and Compositional, v 2010.1 firmy GeoQuest Schlumberger.
• Fanchi J.R., 1983. Multidimensional Numerical Dispersion. Society of Petroleum Engineers. DOI: 10.2118/9018-PA.
• Fanchi J.R., Harpole K.J., Bujnowski S.W., 1982. BOAST: a three-dimensional, three-phase black oil applied simulation tool (Version 1.1). Volume 1: Technical Description and FORTRAN Code. Keplinger and Associate, Inc., Tulsa, Oklahoma and the BDM Corporation, Bartlesville, Oklahoma.
• Gelhar L.W, Collins M.A., 1971. General analysis of longitudinal dispersion in nonuniform flow. Water Resour. Res., 7(6): 1511–1521. DOI: 10.1029/WR007i006p01511.
• Gołąbek A., Miłek K., Szott W., 2011a. Symulacyjne modelowanie procesu konwersji złoża na PMG i regularnej jego pracy, z udziałem CO2 jako gazu buforowego. Część I – Konstrukcja i weryfikacja modelu, symulacja procesu wytwarzania buforu magazynu. Nafta-Gaz, 3: 153–162.
• Gołąbek A., Miłek K., Szott W., 2011b. Symulacyjne modelowanie procesu konwersji złoża na PMG i regularnej jego pracy, z udziałem CO2 jako gazu buforowego. Część II – Symulacyjne prognozy pracy magazynu. Nafta-Gaz, 4: 240–248.
• Gołąbek A., Szott W., 2010. Symulacyjne modelowanie procesu konwersji złoża PMG i regularnej jego pracy z udziałem CO2 jako gazu buforowego. Praca statutowa INiG – PIB, nr zlecenia 51/KZ, nr archiwalny DK-4100-51/10.
• Gołąbek A., Szott W., 2015a. Modyfikacje symulatora złożowego dla potrzeb modelowania zjawisk mieszania się gazów. Nafta-Gaz, 3: 177–184.
• Gołąbek A., Szott W., 2015b. Trójwymiarowy symulator złożowy umożliwiający modelowanie mieszania się gazów. Praca statutowa INiG – PIB, nr zlecenia 40/KZ, nr archiwalny DK-4100-40/15.
• Gołąbek A., Szott W., 2016: Numeryczne modelowanie zjawiska dyspersji fizycznej – modyfikacja pełnowymiarowego symulatora złożowego. Nafta-Gaz, 7: 528–533, DOI: 10.18668/NG.2016.07.05
• Gołąbek A., Szott W., 2017. Numeryczne Modelowania zjawiska dyspersji fizycznej –model rzeczywistej struktury. Nafta-Gaz, 2: 75–80. DOI: 10.18668/NG.2017.02.01.
• Kreft A., Zuber A., 1978. On the Physical Meaning of the Dispersion Equation and its Solutions for Different Initial and Bonduary Conditions. Chemical Engineering Science, 33: 1471–1480. DOI: 10.1016/0009-2509(78)85196-3.
• Li D., 2010. Comparative Simulation Study of water Flood. Technology Interface Journal, 10(3): 158–167. DOI:10.2118/88459-MS.
• Miłek K., Szott W., Gołąbek A., 2013. Symulacyjne badanie procesów wypierania metanu rozpuszczonego w wodach złożowych poprzez zatłaczanie gazów kwaśnych w ramach ich sekwestracji. Nafta-Gaz, 2: 112–121.
• Peaceman D.W., 1977. Fundamentals of numerical reservoir simulation. Elsevier Scientific Publishing Company.
• Perkins T.K., Johnston O.C., 1963. A review of Diffusion and Dispersion in Porous Media. Society of Petroleum Engineers. DOI: 10.2118/480-PA.
• Redlich O., Kwong J.N.S., 1949. On the Thermodynamics of Solutions. V. An Equation of state. Fugacities of Gaseous Solutions. Chem. Rev., 44: 223-244. DOI: 10.1021/cr60137a013.
• Reid R.C., Prausnitz J.M., Polling B.E., 1987. The Properties of Gases and Liquids. McGraw-Hill, New York, USA.
• Shrivastava V.K., Nghiem L.X., Okazawa T., 2005. Modeling Physical in Miscible Displacement – Part 1: Theory and the Proposed Numerical Scheme. Journal of Canadian Petroleum Technology, 44(5): 25–33. DOI: 10.2118/05-05-01.
• Soave G., 1972. Equilibrium Constants from a modified Redlich-Kwong equation of state. Chemical Engineering Science, 27: 1197–1203. DOI: 10.1016/0009-2509(72)80096-4.
• Szott W., 2010. Zastosowanie symulacji komputerowych do modelowania pracy podziemnych magazynów gazu w Polsce. Nafta-Gaz, 5: 339–344.
• Szott W., Gołąbek A., 2014. Symulacyjne modelowanie procesów mieszania się gazów w warunkach złożowych. Nafta-Gaz, 3: 151–161.
• Tood M.R., O’Dell P.M., Hirsaki G.J., 1972. Methods for Increased Accuracy in Numerical Reservoir Simulators. Society of Petroleum Engineers. DOI: 10.2118/3516-PA.
• Vitousek S., Fringer O., 2011. Physical vs. numerical dispersion in nonhydrostatic ocean modeling. Ocean Modelling, 40: 72–86. DOI: 10.1016/j.ocemod.2011.07.002.
• Warnecki M., 2010. Ocena skuteczności procesu wypierania ropy z długich rdzeni wiertniczych dolomitu głównego. Prace Naukowe Instytutu Nafty i Gazu, 170: 255–260.

Uwagi

PL

Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).