Coarse Grid Generation Based on Vorticity for Reservoir Flow Simulation: Extension to Unstructured Grid
محل انتشار: پنجمین کنگره بین المللی مهندسی شیمی
سال انتشار: 1386
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 1,623
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
ICHEC05_529
تاریخ نمایه سازی: 7 بهمن 1386
چکیده مقاله:
One of the key inputs to the reservoir simulator is the simulation model generated from fine grid geological models of reservoir. Constructing an appropriate simulation model which represents static and dynamic behavior of reservoir is one of the active research areas in reservoir engineering. In this paper, we present a new version of vorticity-based gridding technique applicable to complex and highly heterogeneous reservoir where structured Cartesian grids fail to capture details of model. In the technique, single phase flow is performed on the original fine grid geological model, and then vorticity is calculated from velocity field. Obtained vorticity map is used to adjust the boundaries of the grid cells, in such a way that areas of larger vorticity are kept fine and low vorticity regions are coarsened. Use of unstructured grid helps block boundaries to better conform to the complicated features (compared to structured Cartesian grid), and reduce the grid orientation effects. Our two-phase simulation results demonstrate that unstructured vorticity-based gridding perform much closer to the fine grid than uniform gridding.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Evazi
Department of Chemical and Petroleum Engineering, Sharif University of Technology, Iran
Mahani
Department of Chemical and Petroleum Engineering, Sharif University of Technology, Iran
Masihi
Department of Chemical and Petroleum Engineering, Sharif University of Technology, Iran
Hejranfar
Department of Aerospace Engineering, Sharif University of Technology, 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 :