PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Nowa metoda modelowanie zjawiska mieszania się gazów z wykorzystaniem standardowego symulatora złożowego

Treść / Zawartość
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
A new method to model in situ gas-gas mixing phenomenon using a standard reservoir simulator
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Artykuł dotyczy zagadnień numerycznego modelowania zjawiska dyspersji fizycznej występującej podczas mieszania się dwóch gazów. Ponieważ w standardowych, komercyjnych symulatorach złożowych nie udostępniono opcji pozwalających na poprawne modelowanie zjawiska mieszania się płynów, to w ramach niniejszej pracy podjęto próbę zbudowania narzędzia programistycznego uwzględniającego to zjawisko. Narzędzie to wykorzystuje możliwości programu Petrel sterującego działaniem symulatora Eclipse. W efekcie uzyskano praktyczną metodę sterowania zjawiskiem dyspersji fizycznej. Występująca w strukturach węglowodorowych dyspersja fizyczna jest procesem rozmycia profilu stężenia płynu wywołanego niejednorodnością pola prędkości konwekcyjnej powstałą na skutek złożonego przepływu przez ośrodek porowaty. Modelowanie tego zjawiska wymagało zaimplementowania w strukturze programu Petrel specjalnego schematu obliczeniowego (tzw. Workflow) w formie kodu wewnętrznego (skryptu) wynikającego z metody opracowanej w ramach poprzednich prac autora. Metoda ta polega na minimalizacji dyspersji numerycznej oraz rozszerzeniu równań o człon dyspersji fizycznej. Zastosowana w schemacie obliczeniowym minimalizacja dyspersji numerycznej to hybrydowa metoda łącząca w sobie ograniczenie rozmycia frontu mieszania się gazów poprzez zagęszczenie siatki modelu oraz ograniczenie strefy mieszania się gazów wynikające z zastosowania wielopunktowego ważenia podczas obliczeń mobilności tych gazów. Natomiast uwzględnienie dyspersji fizycznej w tym schemacie polegało na dodaniu do niego jej parametrów (zależnych od kierunku oraz prędkości przepływu), które poprzez rozszerzenie o człon dyspersyjny równania przepływu płynów między blokami wpływają na uzyskane nasycenia w blokach modelu. W ramach pracy wykonano kilka modeli symulacyjnych syntetycznego złoża, różniących się od siebie rozdzielczością siatki bloków oraz rozkładami parametrów petrofizycznych. W pracy rozpatrzono modele dwufazowe, w których występują dwie fazy gazowe (gaz zatłaczany i gaz rodzimy) o nieco różnych parametrach. W modelach tych założono pewne uproszczania (zerowe ciśnienia kapilarne oraz stacjonarny przepływ płynów), co pozwoliło na wytestowanie opracowanego schematu bez niepotrzebnego komplikowania obliczeń. W artykule zamieszczono opis działania i schemat blokowy opracowanego schematu oraz przedstawiono wyniki jego działania na rysunkach. Ponadto w artykule umieszczono wybrane wzory matematyczne dotyczące zastosowanej metody.
EN
The paper deals with issues of numerical modeling of physical dispersion occurring during the mixing of two gases. Because standard commercial reservoir simulators do not provide options to model the phenomenon of mixing fluids, this paper presents an attempt to build a tool enabling the control of physical dispersion responsible for fluid mixing under reservoir conditions. The tool takes advantage of the capabilities of the Petrel program that controls the operations of the Eclipse simulator. The physical dispersion occurring in hydrocarbon structures is the process of blurring the fluid concentration profile caused by the inhomogeneity of the convective velocity field resulting from the complex flow through the porous medium. Modeling of this phenomenon requires the implementation of a method developed in the author's previous work into the Petrel workflow using its specific script coding. This method consists in minimizing numerical dispersion and extending the equations with the element of physical dispersion. The minimization of numerical dispersion used in the script is a hybrid method combining limiting the blur of the gas mixing front through the refinement of the model grid and limiting the gas mixing zone resulting from the use of multi-point weighing during gas mobility calculations. On the other hand, the inclusion of physical dispersion in the script consisted in adding its parameters (depending on the direction and velocity of the flow) which by extending the dispersion of the fluid flow equation between blocks, affect the obtained saturation in the blocks of the model. As part of the work, several simulation models of a synthetic reservoir were made, differing in the refinement of the grid of blocks and the distribution of petrophysical parameters. This article considers two-phase models in which there are two gas phases (injection gas and original gas) with slightly different parameters. These models assumed some simplifications (zero capillary pressure and stationary flow of fluids), which allowed to test the developed script without unnecessarily complicating the calculations. The paper includes a description of the operation and block diagram of the developed script and presents the results of its operation in the drawings. In addition, the article presents selected mathematical formulas concerning the applied method.
Czasopismo
Rocznik
Strony
158--166
Opis fizyczny
Bibliogr. 29 poz., rys., wz.
Twórcy
  • Instytut Nafty i Gazu – Państwowy Instytut Badawczy
Bibliografia
  • Audigane P., Blunt M.J., 2003. Dual mesh method in upscaling. Society of Petroleum Engineers, DOI: 10.2118/79681-MS.
  • Azin R., Nusiri 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, 2010, firmy GeoQuest Schlumberger.
  • Fanchi J.R., 1983. Multidimensional Numerical Dispersion. Society of Petroleum Engineers, 23(1): 143–151. 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. Bartlesville Energy Technology Center.
  • 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. Kraków: Praca statutowa Instytutu Nafty i Gazu – Państwowego Instytutu Badawczego. 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. Kraków: Praca statutowa Instytutu Nafty i Gazu – Państwowego Instytutu Badawczego. 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 Sciance, 33: 1471–1480.
  • 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. New York, USA, McGraw-Hill. ISBN 0-444-41578-5.
  • Shrivastava V.K., Nghiem L.X., Okazawa T., 2005. Modeling Physical in Miscible Displacement – Part 1: Theary and the Proposed Numerical Scheme. Journal of Canadian Petroleum Technology, 44(5): 25–33.
  • Soave G., 1972. Equalibrium Constants from a modified Redlich-Kwong equation of state. Chemical Engineering Science, 27: 1197–1203.
  • Szott W., 2010. Zastosowanie symulacji komputerowych do modelowania pracy podziemnych magazynow gazu w Polsce. Nafta-Gaz, 5: 339–344.
  • Szott W. i zespół, 2012. Modelowanie symulacyjne PMG Wierzchowice dla określenia charakterystyk pracy magazynu i wspomagania jego zarządzaniem w sezonie 2012/2013. Kraków: Instytutu Nafty i Gazu – Państwowego Instytutu Badawczego. Nr zlecenia 743/KZ, nr archiwalnyDK-4100-262/12.
  • 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. SPE-3516-PA, 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.
Uwagi
PL
Opracowanie rekordu w ramach umowy 509/P-DUN/2018 ze środków MNiSW przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę (2019).
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-a389d8be-d9c6-49a4-938f-3c5d29256385
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.