Evaluation of Skin Factor and Non-Darcy Effects in UndergroundGas Storage Reservoirs
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,805
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICUSH01_107
تاریخ نمایه سازی: 30 مرداد 1391
چکیده مقاله:
In underground gas storage (UGS) reservoirs, deliverability and velocity of gas flow toward thewell is very high and rate-dependent pseudo skin may be a big part of the total skin factor aroundthe wellbore. Therefore, accurate determination of non-Darcy factor, D, can be very important inexact prediction of rate-independent skin (or true skin) factor and deliverability of the well. Multiratetests provide reasonable estimates of reservoir parameters such as true skin factor and non-Darcy factor. However, running a multi rate test is much more expensive and time consuming thansingle rate tests. Especially in the case of UGS reservoirs, running a multi stage test can be risky,as these reservoirs are usually designed for supply of energy in cold months of the year and anyinterruption in constant production of gas for running multi rate tests can be critical. Therefore,the use of these tests should be minimized in analysis of UGS reservoirs. The objective of this studyis to use back-propagation neural network (BPN) in prediction of non-Darcy factor in some UGSreservoirs by using reservoir properties. Then, based on the proposed correlation and analysis ofsingle rate tests, the reservoir parameters, i.e. non-Darcy factor and true skin factor for each wellwere calculated. The results indicate that the presented artificial neural network (ANN) isappropriate to estimate skin factor in these reservoirs
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Davood Faravash
Islamic Azad University, Omidieh Branch, Iran
Reza Azin
Department of Chemical Engineering, School of Engineering, Persian Gulf University Bushehr ۷۵۱۶۹۱۳۸۱۷,Iran
Habib Rostami
Department of Electrical Engineering, School of Engineering, Persian Gulf University Bushehr ۷۵۱۶۹۱۳۸۱۷,Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :