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  • 标题:Obtención De Parámetros Del Flujo Bifásico A Partir De Ensayos De Desplazamiento De Petróleo Por Agua
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  • 作者:V. L. Nieto ; G. B. Savioli ; M. S. Bidner
  • 期刊名称:Mecánica Computacional
  • 印刷版ISSN:2591-3522
  • 出版年度:2004
  • 卷号:XXIII
  • 期号:17
  • 页码:1843-1860
  • 出版社:CIMEC-INTEC-CONICET-UNL
  • 摘要:Se presenta un método numérico inverso para determinar simultáneamente las
    funcionalidades de las permeabilidades relativas y de la presión capilar con la saturación de
    agua. Este método numérico utiliza como datos las mediciones realizadas en el laboratorio
    durante un ensayo de desplazamiento bifásico agua-petróleo en una muestra de roca del
    reservorio. El ensayo se realiza inyectando un caudal de agua constante a la entrada de la
    muestra. Los datos son: los caudales de petróleo producidos, la diferencia de presiones entre
    la entrada y la salida, y las distribuciones de saturación de agua a lo largo de la muestra
    medidas en diferentes tiempos. Las permeabilidades relativas se representan mediante
    funciones potenciales y la presión capilar con análogas funciones o con funciones splines
    lineales. De este modo las curvas buscadas quedan determinadas por un número finito de
    parámetros ajustables. Los parámetros se encuentran minimizando una función objetivo
    formada por la suma de varios términos. Cada término es el cuadrado de las diferencias entre
    datos medidos y datos simulados numéricamente. La simulación numérica del flujo bifásico
    agua-petróleo, unidimensional, lineal, incluyendo los términos gravitatorios se realiza con una
    técnica en diferencias finitas implícita en presiones y explícita en saturaciones (IMPES). La
    minimización de la función objetivo se implementa con una técnica de optimización de
    Aproximaciones Quasi-Newton (AQN), adaptada al problema de mínimos cuadrados. Este
    método inverso puede presentar problemas de inestabilidad, no-unicidad o simplemente
    alejamiento de la verdadera solución. Estos problemas son altamente dependientes de los
    datos disponibles. En este trabajo se analiza la influencia de los distintos datos en la
    estimación de las funciones buscadas.
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