$$\newcommand{\bra}[1]{\left<#1\right|}\newcommand{\ket}[1]{\left|#1\right>}\newcommand{\bk}[2]{\left<#1\middle|#2\right>}\newcommand{\bke}[3]{\left<#1\middle|#2\middle|#3\right>}$$
X
INFORMAÇÕES SOBRE DIREITOS AUTORAIS


As obras disponibilizadas nesta Biblioteca Digital foram publicadas sob expressa autorização dos respectivos autores, em conformidade com a Lei 9610/98.

A consulta aos textos, permitida por seus respectivos autores, é livre, bem como a impressão de trechos ou de um exemplar completo exclusivamente para uso próprio. Não são permitidas a impressão e a reprodução de obras completas com qualquer outra finalidade que não o uso próprio de quem imprime.

A reprodução de pequenos trechos, na forma de citações em trabalhos de terceiros que não o próprio autor do texto consultado,é permitida, na medida justificada para a compreeensão da citação e mediante a informação, junto à citação, do nome do autor do texto original, bem como da fonte da pesquisa.

A violação de direitos autorais é passível de sanções civis e penais.
Coleção Digital

Avançada


Estatísticas | Formato DC | MARC |



Título: GRIDDING AND SCALING STRATEGIES FOR UNSTRUCTURED RESERVOIR FLOW SIMULATION
Autor: ANDRE PAOLIELLO MODENESI
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):  IVAN FABIO MOTA DE MENEZES - ADVISOR
LEONARDO SEPERUELO DUARTE - CO-ADVISOR

Nº do Conteudo: 47746
Catalogação:  29/04/2020 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES
Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47746@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=47746@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.47746

Resumo:
Numerical simulation represents an essential tool for modern reservoir engineering, especially for the development of offshore oil fields. Most reservoir simulations are performed on three-dimensional structured grids, with a size ranging from a few thousands to tens of millions of cells. Some simulations can have a high computational cost that hinders the field development studies, even using the processing power available nowadays. Unstructured meshes are an effective alternative to reduce the size of reservoir models (and, consequently, the overall simulation time) without sacrificing the quality of the results. In this work, we adopt Voronoi meshes, also known as perpendicular bisector grids, since their properties simplify the discretized flow equations in reservoir simulations when compared to other types of unstructured meshes. Two main steps are critical to creating an unstructured reservoir model from a refined geological model: grid generation and upscaling of the reservoir properties. Most methods employed for both steps rely on information obtained from simulations using fine-scale meshes. Although this approach yields good results, it can be time-consuming and may be optimal only for the specified set of flow conditions. This work discusses the generation of unstructured grids and upscaling techniques that do not require any previous simulations. Instead, they are based only on reservoir property distributions and the location of discrete features such as wells and faults. The proposed grid generation strategy starts from a regular set of points and then redistributes them according to a previously defined spacing map. Two iterative redistribution algorithms based on physical models are presented, and several criteria for spacing maps are also investigated. Two upscaling algorithms for unstructured grids are proposed, based on the Cardwell and Parsons and renormalization techniques for structured meshes. Finally, representative examples are presented to demonstrate the capabilities and effectiveness of the proposed strategies.

Descrição Arquivo
COMPLETE  PDF
Logo maxwell Agora você pode usar seu login do SAU no Maxwell!!
Fechar Janela



* Esqueceu a senha:
Senha SAU, clique aqui
Senha Maxwell, clique aqui