ORIGINAL_ARTICLE
پیاده سازی الگوریتم نوین "جایگزین بهینه سازی شده شبیهساز" در علوم زمین مطالعه موردی: "تطابق تاریخچه" در یکی از مخازن نفتی جنوب ایران
اخیراً "مدلهای جایگزین" و معادلات ریاضی بهجای مدل مخزن واقعی در برخی از حوزههای علوم زمین مورد استفاده قرار گرفته است. در این مطالعه، سعی شده است با بهرهگیری از دانش "مدل جایگزین بهینهسازی شده"، یکی از مهمترین مراحل شناخت دقیق پارامترهای اصلی مخازن در "تطابق تاریخچه" با هدف زمان اجرای کمتر و شتاب بخشی به شبیهسازی انجام گیرد. در این مقاله جدیدترین رویکرد مدل جایگزین برای تطابق تاریخچه خودکار در یک میدان بزرگ در جنوب ایران با 14 چاه با متغیرهای پاسخهای (تولید نفت، فشار ته چاه و فشار میانگین) استفاده شده است. روشی که به عنوان مدل پروکسی استفاده شده است، ماشین بردار پشتیبان حداقل مربعات است و برای نمونهگیری اولیه روش CCF بکار گرفته شد. سپس برای پروکسی ساخته شده با استفاده از دو روش نوین بهینهسازی، الگوریتم ژنتیک و بهینهسازی ازدحام ذرات، بهینهسازی انجام شد. روش کار استفاده شده در این مقاله کدنویسی و برنامهنویسی در متلب و لینک آن با یکی از مهمترین نرمافزارهای شبیهساز مخزن (اکلیپس) برای بررسی و نهاییسازی پارامترها بود. در نتیجه، ساخت مدل پروکسی با استفاده از 1086 نمونه برای مجموعه دادههای آموزشی و آزمایشی موفق عمل کرد. همچنین الگوریتم GA نتایج بهتری نسبت به PSO برای یافتن بهترین راه حل ارائه کرد.
http://www.irpga-journal.ir/article_49770_dabd506af81b74fa7c006af8febc4f7b.pdf
2017-08-23
1
14
10.22107/jpg.2017.49770
تطابق تاریخچه
مدل پروکسی
ماشین بردار حداقل مربعات
الگوریتم ژنتیک
مجتبی
کریمی
m.karimy@aut.ac.ir
1
تهران- دانشگاه صنعتی امیرکبیر، دانشکده مهندسی نفت
AUTHOR
علی
مرتضوی
ali.mortazavi@aut.ac.ir
2
دانشکده معدن و نفت دانشگاه صنعتی امیر کبیر
LEAD_AUTHOR
محمد
احمدی
m.ahmady@aut.ac.ir
3
تهران- دانشگاه صنعتی امیرکبیر، دانشکده مهندسی نفت
AUTHOR
Ahmadi, M.A., & Bahadori, A. (2015). ALSSVM approach for determining well placement and conning phenomena in horizontal wells. Fuel, 153, 276–283.
1
Al-Thuwaini, J., Zangl, G., & Earl Phelps, R. (2006). Innovative Approach to Assist History Matching Using Artificial Intelligence. Paper presented at the Intelligent Energy Conference and Exhibition, Amsterdam, The Netherlands.
2
Arief, I. H. (2013). Assisted History Matching : A Comprehensive Study of Methodology. Stavanger.
3
Arwini, S.G., & Stephen, K.D. (2011). Combining Experimental Design with Proxy Derived Sensitivities to Improve Convergence Rates in Seismic History Matching. Paper presented at the SPE EUROPEC/EAGE Annual Conference and Exhibition, Vienna, Austria
4
Askari Firoozjaee, R., & Khamehchi, E. (2014). A Novel Approach to Assist History Matching Using Artificial Intelligence. Chemical Engineering Communications, 202, 513–519. doi: 10.1080/00986445.2013.852977
5
Azad, A., & Chalaturnyk, R. (2013). Application of Analytical Proxy Models in Reservoir Estimation for SAGD Process: UTF-Project Case Study SPE-165576-PA.
6
Bhark, E., & K,B. (2014). Assisted History Matching Benchmarking: Design of Experiments-based Techniques. Paper presented at the SPE Annual Confrence, Amsterdam,Netherlands.
7
Dehghan Monfared, A., Helalizadeh, A., Parvizi, H., & Zobeidi, K. (2014). A Global Optimization Technique Using Gradient Information for History Matching. Energy Sources, Part A: Recovery, Utilization, and Environmental Effects, 36(Taylor & Francis), 1414–1428.
8
Denney, D. (2010). Pros and Cons of Applying a Proxy Model as a Substitute for Full Reservoir Simulations. Journal of Petroleum Technology, 62(07).
9
Espinoza, M., Suykens, A.K., & Moor, B.D. (2003). Least Square support Vector Machines and Primal Space Estimation. Paper presented at the 42nd IEEE Conference on Decision and Control, Maui,Hawaii, USA.
10
Fedutenko, E., Yang, C., Card, C., & Nghiem, L. X. (2013). Time-Dependent Proxy Modeling of SAGD Process Paper presented at the SPE Heavy Oil Conference-Canada, Calgary, Alberta, Canada
11
Fedutenko, E., Yang, C., Card, C., & Nghiem, L. X. (2014). Time-Dependent Neural Network Based Proxy Modeling of SAGD Process. Paper presented at the SPE Heavy Oil Conference-Canada, Calgary, Alberta, Canada
12
Ghasemi, M., & Whitson, C. H. (2011). Modeling SAGD with a Black-Oil Proxy. Paper presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Denver, Colorado, USA
13
He, J., Xie, J., Wen, X.-H., & Chen, W. (2015). Improved Proxy For History Matching Using Proxy-for-data Approach And Reduced Order Modeling. Paper presented at the SPE Western Regional Meeting, California, USA.
14
Mohaghegh, S.D., Abdulla, F., Gaskari, R., & Maysami, M. (2015). Smart Proxy: An Innovative Reservoir Management Tool; Case Study of a Giant Mature Oilfield in the UAE. Paper presented at the Abu Dhabi International Petroleum Exhibition and Conference, Abu Dhabi, UAE.
15
Mohaghegh, S.D., & Abdulla, F.A.S. (2014). Production Management Decision Analysis Using AI-Based Proxy Modeling of Reservoir Simulations – A Look-Back Case Study. Paper presented at the SPE Annual Technical Conference and Exhibition, Amsterdam, The Netherlands
16
Mohaghegh, S.D., Liu, J., Gaskari, R., Maysami, M., & Olukoko, O. (2012). Application of Well-Based Surrogate Reservoir Models (SRMs) to Two Offshore Fields in Saudi Arabia, Case Study. Paper presented at the SPE Western North American Regional Meeting, Bakersfield, California, USA.
17
Mohaghegh, S.D., Modavi, A., Hafez, M., & Haajizadeh. Y. (2006). Development of Surrogate Reservoir Models (SRM) For Fast Track Analysis of Complex Reservoirs Paper presented at the 2006 SPE Intelligent Energy Conference and Exhibition, Amsterdam, The Netherlands.
18
Mohamed Al-akhdar, S., Yu Ding, D., Dambrine, M., & Jourdan, A. (2012). An Integrated Parameterization and Optimization Methodology for Assisted History Matching: Application to Libyan Field Case. Paper presented at the North Africa Technical Conference and Exhibition, Cairo, Egypt.
19
Panja, P., Pathak, M., Velasco, R., & Deo, M. (2016). Least Square Support Vector Machine :An Emerging Tool for Data Analysis. Paper presented at the SPE Low Perm Symposium, Denver, Colorado, USA.
20
Ramgulam, A. (2006). Utilization Of Artificial Neural Networks In The Optimization Of History Matching (Master of Science), Pennsylvania State University.
21
Shahkarami, A. (2012). Artificial Intelligence Assisted History Matching – Proof Of Concept. (Master of Science),West Virginia University.
22
Shahkarami, A., Mohaghegh, S.D., & Hajizadeh, Y. (2015). Assisted History Matching Using Pattern Recognition Technology. Paper presented at the Digital Energy Confrence, Texas,USA.
23
Shahkarami, A., Mohaghegh, S.D., Gholami, V., & Haghighat, S.A. (2014). Artificial Intelligence (AI) Assisted History Matching. Paper presented at the SPE Western North American and Rocky Mountain Joint Regional Meetingheld, Denver, Colorado, USA.
24
Silva, P. C., Maschio, C., & Schiozer, D. J. (2008). Application of Neural Network and Global Optimization in History Matching. Journal of Canadian Petroleum Technology.
25
Suykens, A.K., Gestel, J., Brabanter, T.V., Moor,J.D., & walle, J.V. (2002). Least Square Support Vector Machines. Singapore World Scientific Publishing Co.
26
Van Doren, J., Van Essen, G., Wilson, O., Zijlstra, E., & (2012). A Comprehensive Workflow for Assisted History Matching Applied to a complex Mature Reservoir. Paper presented at the EAGE Annual Confrence, Copenhagen,Denmark.
27
Wang, J., & Buckley, J.S. (2006). Automatic History Matching Using Differential Evoluttion Algorithm Paper presented at the International Symposium of the Society of Core Analysts, Trondheim, Norway.
28
Wang, S., Zhao, G., Xu, L., Guo, D., & Sun, S. (2005). Optimization for Automatic History Matching. International Journal Of Numerical AnalysisAnd Modeling, 2, 131-137.
29
Yao, S., & Prasad, V. (2015). Proxy Modeling of the Production Profiles of SAGD Reservoirs Based on System Identification. Industrial & Engineering Chemistry Research.
30
Zangl, G., Graf, T., & Al-Kinani, A. (2006). Proxy Modeling in Production Optimization. Paper presented at the SPE Europec/EAGE Annual Conference and Exhibition, Vienna, Austria.
31
ORIGINAL_ARTICLE
مطالعه آزمایشگاهی تأثیر نرخ نفوذ سرمته و خواص ظاهری کنده های حفاری بر شاخص تمیزکاری چاههای جهتدار
به دلیل اهمیت ارتباط نرخ نفوذ حفاری و تمیزکاری چاههای جهتدار در کاهش هزینههای عملیات حفاری، با استفاده از یک دستگاه شبیهساز حفاری جهتدار، بعد از تعیین زاویه بحرانی، ارتباط این شاخص با پارامترهای مؤثر بر نرخ نفوذ و خصوصیات ظاهری کندههای تولیدی از قبیل اندازه، شکل و جنس تعیین میشود. کندههای حفاری استفاده شده در این مطالعه آزمایشگاهی، همگی دارای توزیع اندازه مشخصی بوده و در سه جنس ماسه، آهک و سیلیس تست شدهاند. نتایج این مطالعه بیان میکند که استفاده از سرمتههایی که سنگ را بهصورت پودری شکل درمیآورند، شاخص تمیزکاری را بهشدت بهبود خواهند داد. اثر وزن اعمالی بر رشته حفاری تا یک نقطه خاصی بوده و بعد از آن شاخص کاهش خواهد یافت. چرخش رشته حفاری نیز رفتار مشابهی را خواهد داشت. نقطه انتهایی و طول بستر کندهها رفتار مشابهی داشتند. کندههایی با چگالی بیشتر ولی اندازه کوچکتر شاخص تمیزکاری بهتری را نسبت به کندههایی با دانسیته کمتر ولی اندازه بزرگتر خواهند داشت. همچنین در مواقعی که با توزیع اندازه ذرات مواجه هستیم، اثر شکل ذرات قابل توجه میباشد.
http://www.irpga-journal.ir/article_49771_c8631f6d209ebddd83c804ad955b3f3a.pdf
2017-08-23
15
28
10.22107/jpg.2017.49771
"شاخص تمیزکاری چاه"
"نرخ نفوذ"
"خواص کنده حفاری"
"سرمته"
"دستگاه شبیه ساز حفاری جهت دار"
محسن
ده ودار
dehvedar@aut.ac.ir
1
دانشجوی دکتری؛ دانشکده مهندسی نفت، دانشگاه صنعتی امیرکبیر
AUTHOR
پرویز
معارف وند
parvizz@aut.ac.ir
2
دانشگاه صنعتی امیرکبیر دانشکده معدن و متالورژی
LEAD_AUTHOR
مصطفی
کشاورز مروجی
moraveji@aut.ac.ir
3
دانشیار دانشکده مهندسی شیمی دانشگاه صنعتی امیرکبیر
AUTHOR
محمد
فضائلی زاده
mfazaeli@yahoo.com
4
استادیار دانشگاه تربیت مدرس
AUTHOR
Baldino, S., Ozbayoglu, E., Miska, S., Takach, N., May, R., & Clapper D. (2015). Cuttings settling and slip velocity evaluation in synthetic drilling fluids. Paper presented at the 12th Offshore Mediterranean Conference and Exhibition in Ravenna, Italy.
1
Bizhani, M., & Kuru. E. (2015). Hole Cleaning Performance of Water vs. Polymer-Based Fluids Under Turbulent Flow Conditions. Paper presented at the SPE, Alberta, Canada.
2
Bourgoyne, A.T., Millheim, K.K., Chenevert, M.E., & Young, F.S. (1986). Applied drilling engineering.
3
Bingham, G. (1965). A new approach to interpreting rock drillability. Technical manual reprint, oil and gas journal, 1965. P93.
4
Davidson, J., Dearing, H., Jones, C.S., & Shipman, J. (2016). Improved Drilling Performance in Extended Horizontals Using Clean Brines in the Williston Basin. Paper presented at the IADC/SPE, Texas, USA.
5
Egenti, N.B. (2014). Understanding Drill-cuttings Transportation in Deviated and Horizontal Wells. Paper presented at the SPE-172835-MS, Lagos, Nigeria.
6
Fazaelizadeh, M. (2016). Advanced drilling bit course, Tehran, Iran.
7
Kim, Y.J., Yoon, C.H., Park, Y.C., Park, J., Kang, J.S., Kwon, S.K., & Hwang, Y.K. (2008, January). A Study on the Rotating Flow in an Annulus. In The Eighteenth International Offshore and Polar Engineering Conference. International Society of Offshore and Polar Engineers.
8
Mitchell, R.F., & Miska, S. (2011). Fundamentals of drilling engineering, Society of Petroleum Engineers.
9
Mingqin Duan, S.M., Yu, M., Takach, N., Ahmed, R.M., & Zettner, a.C. (2009). Critical Conditions for Effective Sand-Sized-Solids Transport in Horizontal and High-Angle Wells. SPE Drilling & Completion.
10
Mingqin Duan, S.M., Yu, M., Takach, N., Ahmed, R.M., & Zettner, a.C.(2007). Critical Conditions for Effective Sand-Sized Solids Transport in Horizontal and High-Angle Wells. Paper presented at the SPE 106707, Oklahoma, U.S.A.
11
Mingqin Duan, S.M., Yu, M., Takach, N., Ahmed, R.M., & Zettner, a.C.(2008). Transport of Small Cuttings in Extended-Reach Drilling. SPE.
12
Mohammadsalehi, M., & Malekzadeh, N. (2011, January). Optimization of hole cleaning and cutting removal in vertical, deviated and horizontal wells. In SPE Asia Pacific Oil and Gas Conference and Exhibition. Society of Petroleum Engineers.
13
Nazari, T. (2010). Review of Cuttings Transport in Directional Well Drilling- Systematic Approach. Paper presented at the SPE, Anaheim, California, USA.
14
Nabe’ei, M. (2015) Drilling bit engineering.Drilling employee group.
15
Peker, S.M., & Helvaci, S.S. (2011). Solid-liquid two phase flow. Elsevier.
16
Pfleider, E.P., & Blake, R.L. (1953). Research on the cutting action of the diamond drill bit. Mining Engng, 5, 187-195.
17
Rabia, H. (1985). A unified prediction model for percussive and rotary drilling. Mining Science and Technology, 2(3), 207-216.
18
Rodriguez Corredor, F.E., Bizhani, M., & Kuru, E. (2016). Experimental investigation of cuttings bed
19
erosion in horizontal wells using water and drag reducing fluids. Journal of Petroleum Science and Engineering, 147, 129-142.
20
Skalle, P. (2010). Drilling fluid engineering. Bookboon.Chicago.
21
Skalle, P. (2013). Drilling fluid engineering. Bookboon. Chicago.
22
Somerton, W.H. (1959). A laboratory study of rock breakage by rotary drilling.
23
Teale, R. (1965, March). The concept of specific energy in rock drilling. In International Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences & Geomechanics Abstracts (Vol. 2, No. 1, pp. 57-73). Pergamon.
24
Valluri, S.G., Miska, S.Z., Yu, M., Ahmed, R.M., & Takach, N. (2006, January). Experimental study of effective hole cleaning using" sweeps" in horizontal wellbores. In SPE Annual Technical Conference and Exhibition. Society of Petroleum Engineers.
25
Wang, Z.m., Guo, X.l., Li, M., & Hong, Y.k. (2009). Effect of drill pipe rotation on borehole cleaning for extended reach well. Journal of Hydrodynamics, 21(3).
26
ORIGINAL_ARTICLE
بهینه سازی عملیاتهای حفاری از طریق مدیریت ریسک حفاری و طراحی مسیر چاه
تلاش در جهت مدیریت ریسکهای حفاری میتواند دستاوردهای قابل توجهی در جهتِ به حداقل رساندن هزینهها و بهبود سرعت حفاری داشته باشد. هدف این مقاله بیان نحوه صحیح اجرای مراحل مدیریت ریسک حفاری در جهت بهینهسازی عملیات است. شناسایی، ارزیابی و اولویتبندی مراحلی هستند که منجر به تشکیل ریسک فرم جامع حفاری میشوند. در ریسک فرم جامع حفاری تمام ریسکها در کنار سازند محل وقوع، احتمال وقوع و شدّت تأثیر آنها به ترتیبِ ضریب چالش مرتب شدهاند. در مرحلهی برنامهریزی، تمرکز این مطالعه بر روی جلوگیری از وقوع ریسکها در حفاریهای آینده است. به عنوان یک روش جدید در جهت دور ماندن از وقوع ریسک، با کمک گرفتن از روش زمین آماری کریجینگ، یک نقشه سه بُعدی از سرعت حفاری در تمام میدان تشکیل شد که در آن میزان سرعت حفاری در نقاط مختلف میدان و در عمقهای مختلف زمین نشان داده میشود. این نقشه با نشان دادن تفاوت سرعت در نقاط مختلف، در حالی که به صورت ضمنی نقاط پُر ریسک و کم ریسک را نشان میدهد، میتواند برای تعیین مسیر بهینه چاه در حفاریهای آینده مورد استفاده قرار گیرد.
http://www.irpga-journal.ir/article_49775_003a68671aa80560f4afb94cb943e8eb.pdf
2017-08-23
29
39
10.22107/jpg.2017.49775
مدیریت ریسک
حفاری
نقشه سه بعدی
ریسک فرم جامع
ضریب چالش
مسیر چاه
علی
طهماسبی
ali.tahmasebi406@gmail.com
1
پژوهشکده بالادستی نفت شریف
AUTHOR
سید شهاب الدین
آیت الهی
shahab@sharif.ir
2
دانشگاه صنعتی شریف
AUTHOR
نادر
دشتی
dashti_n@put.ac.ir
3
دانشگاه صنعت نفت
LEAD_AUTHOR
ریاض
خراط
kharrat@put.ac.ir
4
دانشگاه صنعت نفت
AUTHOR
Aldred, W., Plumb, D., Bradford, I., Cook, J., Gholkar, V., Cousins, L., Minton, R., Fuller, J., Goraya, S. and Tucker, D. (1999). Managing drilling risk. Oilfield review, 11(2), pp.2-19.
1
Atkinson, J.W. (1957). Motivational determinants of risk-taking behavior. Psychological review, 64(6p1), p.359.
2
Bahari, A. and Seyed, A.B. (2007), January. Drilling Cost Optimization in Iranian Khangiran Gas Field. In International Oil Conference and Exhibition in Mexico. Society of Petroleum Engineers.
3
Baumann, C.E., Pesantes, E., Guerra, J., William, A. and Williams, H. (2012). Reduction of Perforating Gunshock Loads. SPE Drilling & Completion, 27(01), pp.65-74. SPE-143816-PA. http://dx.doi.org/10.2118/143816-PA.
4
Bourgoyne, A.T., Millheim, K.K., Chenevert, M.E. and Young, F.S. (1986). Applied drilling engineering.
5
Cayeux, E., Daireaux, B., Dvergsnes, E., Leulseged, A., Bruun, B. and Herbert, M. (2012). Advanced drilling simulation environment for testing new drilling automation techniques and practices. SPE Drilling & Completion, 27(04), pp.559-573. SPE-150941-PA. http://dx.doi.org/10.2118/150941- PA.
6
Dethlefs, J. and Chastain, B. (2012). Assessing Well-Integrity Risk: A Qualitative Model. SPE Drilling & Completion, 27(02), pp.294-302. SPE-142854-PA. http://dx.doi.org/10.2118/142854-PA.
7
Iversen, F., Gressgård, L.J., Thorogood, J., Balov, M.K. and Hepso, V. (2013). Drilling automation: Potential for human error. SPE Drilling & Completion, 28(01), pp.45-59. SPE-151474-PA. http://dx.doi.org/10.2118/151474-PA.
8
Johnston, E.H. (1995). Improved drilling performance and cost reduction through straight-hole-motor drilling in the Fort Worth basin. Journal of Petroleum Technology, 47(11), pp.966-969. SPE31160-PA. http://dx.doi.org/10.2118/31160-PA.
9
Kristiansen, T.G. and Flateboe, R. (2010). Sixty Days Ahead of Schedule: Reducing Drilling Risk at Valhall Using Computational Geomechanics. SPE Drilling & Completion, 25(04), pp.544-554. SPE119509-PA. http://dx.doi.org/10.2118/119509-PA.
10
Linchtenstern, A. (2013). Kriging methods in spatial statistics (Doctoral dissertation, Bachelor’s Thesis, Technische Universität München, Department of Mathematics, Germany).
11
Russell, K.A., Cockburn, C., McLure, R., Crawford, A., Davison, M., Jolley, S.J., Kazi, M., Koster, M. and McGrath, B. (2005). Improved drilling performance in troublesome environment. SPE Drilling & Completion, 20(03), pp.162-167. SPE-90373-PA. http://dx.doi.org/10.2118/90373-PA.
12
Tech report, Williams, R.C., Pandelios, G.J. and Behrens, S.G. (1999). Software Risk Evaluation (SRE)
13
Method Description. CMU/SEI-99-TR-029, version 2.0.
14
Tech report, (2000). Software Risk Management A Practical Guide. Department Of Energy (DOE). SQAS21.01.00 – 1999. http://cio.doe.gov/sqas.
15
Thomas, P.J. (2013). Methods for measuring risk-aversion: problems and solutions. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 459, No. 1, p. 012019). IOP Publishing. Thomas, P.J. (2013). The importance of risk-aversion as a measurable psychological parameter governing risk-taking behaviour. In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 459, No. 1, p. 012052). IOP Publishing.
16
Wackernagel, H. (2013). Multivariate geostatistics: an introduction with applications. Springer Science & Business Media.
17
Warren, T.M., Houtchens, B.D. and Madell, G. (2005). Directional drilling with casing. SPE Drilling & Completion, 20(01), pp.17-23. SPE-79914-PA. http://dx.doi.org/10.2118/79914-PA.
18
Webster, R. and Oliver, M.A. (2007). Geostatistics for environmental scientists. John Wiley & Sons.
19
ORIGINAL_ARTICLE
ارائه روابط بهبود یافته برای روندهای تراوایی-تخلخل سنک با استفاده از فیزیک سنگ رقومی
هدف از انجام این مطالعه بررسی و بهبود روندهای فرکتالی تراوایی است. برای این کار دو نمونه 3بعدی رقومی از ماسه سنگ بنتهیمر و کربنات استیلادس با دو رفتار فرکتالی متفاوت از هم انتخاب شدند. نتایج اولیه نشان داد که رابطه کوزنی-کارمن برای ارزیابی روند تراوایی در این نمونه ها مناسب نیست. از این رو، از رابطه عمومی فرکتالی تراوایی استفاده شد و ثابتهای این رابطه با الگوریتم برازش منحنی بدست آمد. نتایج نشان داد که با وجود آن که این رابطه ممکن است برای تخمین تراوایی یک نمونه مناسب باشد، اما رابطه مناسبی به عنوان روند تراوایی به شمار نمیآید. این امر به علت آن است که ثابتهای این رابطه که همان ابعاد فرکتالی هستند، متغیر و تابعی از تغییرات تخلخلاند. برای بهبود این رابطه، ابتدا تابعیت ابعاد و ضرایب فرکتالی با تخلخل بررسی شد. سپس یک رابطه بهبود یافته با توابع جدید پیشنهاد گردید. نتایج حاکی از آن است که نه تنها تابعیت ابعاد و ضرایب فرکتالی با تخلخل به درستی حفظ شده است، بلکه با توجه به رفتار فرکتالی متفاوت این دو نمونه، دو روند متفاوت از هم بدست میآید. مقایسه این روندها با روند کوزنی-کارمن بیان کننده دقت و کارایی بالاتر این رابطه است.
http://www.irpga-journal.ir/article_49902_436d52dee51cf2cc49fd1de1867a6d4f.pdf
2017-08-23
40
52
10.22107/jpg.2017.49902
روابط بهبود یافته
روندهای فیزیک سنگی
تراوایی-تخلخل
فرکتال
نمونه سنگ رقومی
سید نوید
غفاری
ghaffarinavid791@gmail.com
1
گروه مهندسی معدن،دانشکده مهندسی،دانشگاه زنجان،ایران
LEAD_AUTHOR
صادق
کریم پولی
s.karimpouli@znu.ac.ir
2
گروه مهندسی معدن،دانشگاه زنجان،ایران
AUTHOR
Adler, P. M., & Thovert, J. F. (1998). Real Porous Media: Local Geometry and Macroscopic Properties. Applied Mechanics Reviews, 51(9), 537. http://doi.org/10.1115/1.3099022
1
Alyafei, N., Mckay, T. J., & Solling, T. I. (2016). Characterization of petrophysical properties using porenetwork and lattice-Boltzmann modelling: Choice of method and image sub-volume size. Journal of Petroleum Science and Engineering, 145(July), 256–265. http://doi.org/10.1016/j.petrol.2016.05.021
2
Andrä, H., Combaret, N., Dvorkin, J., Glatt, E., Han, J., Kabel, M., & Zhan, X. (2013a). Digital rock physics benchmarks-Part I: Imaging and segmentation. Computers and Geosciences, 50, 25–32. http://doi.org/10.1016/j.cageo.2012.09.005
3
Andrä, H., Combaret, N., Dvorkin, J., Glatt, E., Han, J., Kabel, M., & Zhan, X. (2013b). Digital rock physics benchmarks-part II: Computing effective properties. Computers and Geosciences, 50, 33–43.
4
http://doi.org/10.1016/j.cageo.2012.09.008
5
Bourbié, T., Coussy, O., & Zinszner, B. (1987). Acoustics of porous media.
6
Carman, P. C. (1937). Fluid flow through granular beds. Trans. Inst. Chem. Eng., 15, 150–167.
7
Costa, A. (2006). Permeability‐ porosity relationship: A reexamination of the Kozeny‐ Carman equation based on a fractal pore‐ space geometry assumption. Geophysical Research Letters, 33(2).
8
Craig, F. F. (1971). The reservoir engineering aspects of waterflooding. H.L. Doherty Memorial Fund of AIME. Retrieved from http://store.spe.org/The-Reservoir-Engineering-Aspects-Of-Waterflooding--P68.aspx
9
Dubelaar, C. W., & Nijland, T. G. (2015). The bentheim sandstone: geology, petrophysics, varieties and its use as dimension stone. In Engineering Geology for Society and Territory-Volume 8 (pp. 557–563). Springer.
10
Dvorkin, J., & Derzhi, N. (2012). Rules of upscaling for rock physics transforms: Composites of randomly and independently drawn elements. Geophysics, 77(3), WA129-WA139. http://doi.org/10.1190/geo2011-0268.1
11
Dvorkin, J., Derzhi, N., Diaz, E., & Fang, Q. (2011). Relevance of computational rock physics. Geophysics, 76(5)(5), E141–E153. http://doi.org/10.1190/geo2010-0352.1
12
Feder, J. (1988). Fractals. Springer Science & Business Media.
13
Henderson, N., Brêttas, J. C., & Sacco, W. F. (2010). A three-parameter Kozeny–Carman generalized equation for fractal porous media. Chemical Engineering Science, 65(15), 4432–4442.
14
Karimpouli, S., & Tahmasebi, P. (2016). Conditional reconstruction: An alternative strategy in digital rock physics. Geophysics, 81(4), D465–D477. http://doi.org/10.1190/geo2015-0260.1
15
Karimpouli, S., & Tahmasebi, P. (2017). A Hierarchical Sampling for Capturing Permeability Trend in Rock Physics. Transport in Porous Media, 116(3), 1057–1072. http://doi.org/10.1007/s11242-016-0812-x
16
Karimpouli, S., Tahmasebi, P., Ramandi, H. L., Mostaghimi, P., & Saadatfar, M. (2017). Stochastic modeling of coal fracture network by direct use of micro-computed tomography images. International Journal of Coal Geology, 179, 153–163. http://doi.org/10.1016/j.coal.2017.06.002
17
Katz, A., & Thompson, A. H. (1985). Fractal sandstone pores: implications for conductivity and pore formation. Physical Review Letters, 54(12), 1325.
18
Kaviany, M. (2012). Principles of heat transfer in porous media. Springer Science & Business Media.
19
Keehm, Y., Mukerji, T., & Nur, A. (2004). Permeability prediction from thin sections: 3D reconstruction and Lattice‐ Boltzmann flow simulation. Geophysical Research Letters, 31(4)(4), L04606.
20
Koponen, A., Kataja, M., & Timonen, J. (1997). Permeability and effective porosity of porous media. Physical Review E, 56(3), 3319. http://doi.org/10.1103/PhysRevE.56.3319
21
Kozeny, J. (1927). Ueber kapillare Leitung des Wassers im Boden. Stizungsber Akad Wiss Wien, 136, 271–306.
22
Mavko, G., & Nur, A. (1997). The effect of a percolation threshold in the Kozeny-Carman relation. Geophysics, 62(5), 1480–1482.
23
McGregor, R. (1965). The effect of rate of flow on rate of dyeing II–the mechanism of fluid flow through textiles and its significance in dyeing. Journal of the Society of Dyers and Colourists, 81(10), 429–438. http://doi.org/10.1111/j.1478-4408.1965.tb02615.x
24
Pape, H., & Clauser, C. (2009). Improved Interpretation of Nuclear Magnetic Resonance T1 and T2 Distributions for Permeability Prediction: Simulation of Diffusion Coupling for a Fractal Cluster of Pores. Pure and Applied Geophysics, 166(5–7), 949–968. http://doi.org/10.1007/s00024-009-0480-7
25
Ren, X., Zhao, Y., Deng, Q., Kang, J., Li, D., & Wang, D. (2016). A relation of hydraulic conductivity— void ratio for soils based on Kozeny-Carman equation. Engineering Geology, 213, 89–97.
26
Revil, A., & Cathles, L. M. (1999). Permeability of shaly sands. Water Resources Research, 35(3), 651– 662. http://doi.org/10.1029/98WR02700
27
Shih, C.-H. C., & Lee, L. J. (1998). Effect of fiber architecture on permeability in liquid composite molding. Polymer Composites, 19(5), 626–639. http://doi.org/10.1002/pc.10136
28
Watson, J. (1911). British and Foreign Building Stones. A Descriptive Catalogue of the Specimens in the Sedgwick Museum. Cambridge Univ. Press, Cambridge, UK, Doi, 10, S0016756800111410.
29
Xu, P., & Yu, B. (2008). Developing a new form of permeability and Kozeny–Carman constant for homogeneous porous media by means of fractal geometry. Advances in Water Resources, 31(1), 74– 81. http://doi.org/10.1016/j.advwatres.2007.06.003
30
Yu, B., & Cheng, P. (2002). A fractal permeability model for bi-dispersed porous media. International Journal of Heat and Mass Transfer, 45(14), 2983–2993. http://doi.org/10.1016/S0017-9310(02)00014-5
31
ORIGINAL_ARTICLE
ارزیابی سه آزمون رایج جهت تعیین چقرمگی شکست مود I استاتیکی سنگ ها
چقرمگی شکست مبین مقاومت در برابر گسترش ترک می باشد که یکی از مهمترین پارامترهای مکانیک شکستی سنگ ها و سایر جامدات می باشد. چقرمگی شکست مود I سنگ ها یکی از خواص ذاتی بسیار مهم آن ها جهت پیش بینی گسترش ترک در کشش و در فرآیند شکست هیدرولیکی می باشد. تاکنون، روش های متنوعی جهت تعیین چقرمگی شکست مود I سنگ ها ارائه شده است که نتایج آن ها در عمل انطباق چندان مناسبی با یکدیگر ندارند. در این مقاله سه آزمون نمونه ی استوانه ای با شیار چورون، آزمون برزیلی و آزمون برزیلی مسطح شده، جهت تعیین مقدار چقرمگی شکست مود I برروی نمونه ی سنگی بازالت انتخاب شدند. پس از بررسی نتایج آزمایشگاهی و مدلسازی عددی با روش المان محدود سه بعدی، نهایتا، آزمون نمونه ی استوانه ای با شیار چورون به دلیل رشد پایدار یک ترک طبیعی، کم تر بودن حجم ناحیه ی پلاستیک نسبت به حجم کل نمونه و در نتیجه صحت بیش تر فرض الاستیک خطی در این نمونه، همچنین عدم تاثیر شرایط مرزی بر مقادیر چقرمگی شکست و آماده سازی نسبتا مناسب آن بهترین آزمون در بین سه آزمون اشاره شده جهت تعیین چقرمگی شکست مود I سنگ ها تشخیص داده شد.
http://www.irpga-journal.ir/article_49903_dbc0bcfe5a29893a7b2c132121a07855.pdf
2017-08-23
53
67
10.22107/jpg.2017.49903
چقرمگی شکست سنگ
آزمون های آزمایشگاهی
آنالیز المان محدود
مکانیک شکست سنگ
علی محمد
پاکدامن
a.pakdaman@alumni.ut.ac.ir
1
گروه مکانیک سنگ، دانشکده ی مهندسی معدن، دانشگاه تهران، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
مهدی
موسوی
mmoosavi2010@hotmail.com
2
گروه مکانیک سنگ، دانشکدهی مهندسی معدن، دانشکده فنی، دانشگاه تهران.
AUTHOR
Abe, H., Mura, T., & Keer , L. (1976). Growth rate of a penny-shaped crack in hydraulic fracturing of rocks. Journal of Geophysical Research, 81, 5335-5340.
1
Awaji, H., & Sato, S. (1978). Combined mode fracture toughness measurement by the disc test. Journal of Engineering Material Technolgy, 100(4), 175-182.
2
Ayatollahi, M. R., & Akbardoost, J. (2013). Size and geometry effects on rock fracture toughness: Mode I fracture. rock mechanic rock engineering, 47, 677–687.Chang, S., Lee, C., & Jeon, S. (2002). Measurement of rock fracture toughness under modes I and II and mixed-mode conditions by using disc-type specimens. Engineering Geology, 66(1-2), 79-97.
3
Fowell, R. (1995). Suggested Method for Determining Mode I Fracture Toughness Using Cracked Chevron Notched Brazilian Discs (CCNBD) Specimens. International Journal of Rock Mechanics & Mining Sciences, 32(1), 57-64.
4
Funatsu, T., Shimizu, N., Kuruppu, M., & Matsui, K. (2014). Evaluation of Mode I Fracture Toughness Assisted by the Numerical Determination of K-Resistance. rock mechanic rock engineering, 48(1).
5
Guo, H., Aziz, N., & Schmidt, L. (1993). Rock fracture-toughness determination by the Brazilian test. Engineering Geology, 33(3), 177-188.
6
Kaklis, K., Agioutantis, Z., Sarris, E., & Pateli, A. (2005). A Theoretical and Numerical Study of Discs with Flat Edges under Diametral Compression (Flat Brazilian Test). 5th GRACM International Congress on Computational Mechanics. Limassol.
7
Keles, C., & Tutluoglu, L. (2011). Investigation of proper specimen geometry for mode I fracture toughness testing with flattened Brazilian disc method. internayional journal of fracture, 69(2), 61-75.
8
kuruppu, M. (1997). Fracture toughness measurement using chevron notched semi-circular bend specimen. international journal of fracture, 86(4), L33-L38.
9
Kuruppu, M., Obara, Y., Ayatollahi, M., Chong, K., & Funatsu, T. (2014). ISRM-Suggested Method for Determining the Mode I Static Fracture Toughness Using Semi-Circular Bend Specimen. Rock Mechanic Rock Engineering, 47(1), 267-274.
10
Ouchterlony, F. (1982). Extension of the Compliance and Stress Intensity Formulas for The Single Edge Crack Round Bar in Bending. Fracture Mechanics for Ceramics, Rocks And Concrete, 237-256.
11
Ouchterlony, F. (1988). Suggested Method for Determining Fracture Toughness Using Chevron Bend Specimens. International Journal of Rock Mechanics & Mining Sciences, 25(2), 71-96.
12
Settari, A. (1985). Quantitative analysis of factors influencing vertical and lateral fracture growth. Low Permeability Reservoirs, 117-134.
13
Thiercelin, M. (1989). Fracture Toughness and Hydraulic Fracturing. International Journal of Rock Mechanics & Mining Sciences, 26(3), 177-183.
14
Tutluoglu, L., & Keles, C. (2011). Mode I fracture toughness determination with straight notched disk. International Journal of Rock Mechanics & Mining Sciences, 48(8), 1248-1261.
15
Valko, P., & Economides, M. (1995). Hydraulic fracture mechanics. New York: Wiley.
16
Wang, Q., & Xing, L. (1999). Determination of fracture toughness KIC by using the flattened Brazilian disk specimen for rocks. Engineering Fracture Mechanics, 64(2), 193-201.
17
Wang, Q., Jia, X., Kou, S., Zhang, Z., & Lindqvist, P.-A. (2004). The flattened Brazilian disc specimen used for testing elastic modulus,tensile strength and fracture toughness of brittle rocks: analytical and numerical results. International Journal of Rock Mechanics & Mining Sciences, 41(2), 245-253.
18
ORIGINAL_ARTICLE
ارایه یک مدل توام ژئومکانیکی- هیدرودینامیکی برای پیشبینی ماسهدهی
در صنعت نفت به تولید ذرات یا تکههای به هم چسبیده ماسه همراه با سیالات مخزن، ماسهدهی گفته میشود. در ماسهدهی از چاههای نفت معمولا دو مکانیسم اصلی دخیل میباشد. مکانیسم اول ناپایداری مکانیکی و خرد شدن سنگ در مجاورت گمانه چاه بوده و مکانیسم بعدی، ناپایداری هیدرودینامیکی ناشی از اعمال نیروی تراوش بر مصالح خرد شده است. در این مقاله با در نظر گرفتن هر دو مکانیسم مزبور، یک مدل عددی برای پیشبینی شروع و میزان ماسهدهی پیشنهاد شده است. پیادهسازی مدل در یک برنامه اجزای محدود با توامسازی صریح معادلات جریان سیال و تغییرشکل اسکلت جامد تشریح شده است. مدل پیشنهادی با حذف المانهای ارضاء کننده معیار ماسهدهی و همچنین تکه سنگهای نسبتا بکر جدا شده از مخزن، قادر به نمایش تغییرات هندسی حفره در اثر ماسهدهی میباشد. این مدل با استفاده از نتایج چاپ شده یک آزمایش ماسهدهی بر روی مغزه مشبککاری شده از یک سنگ مخزن، کالیبره شده و مورد ارزیابی قرار گرفته است. نتایج مدل در قالب شروع و میزان ماسهدهی، انطباق مناسبی را با نتایج آزمایشگاهی نشان میدهد که بیانگر قابلیت استفاده از آن در تحلیل ماسهدهی چاههای نفت است.
http://www.irpga-journal.ir/article_50047_7f0c14d6494c62421c61aa581931162c.pdf
2017-08-23
68
81
10.22107/jpg.2017.50047
پیشبینی ماسهدهی
معیار ماسهدهی
تونل مشبککاری
پیادهسازی عددی
روش اجزای محدود
حسن
قاسم زاده
ghasemzadeh@kntu.ac.ir
1
دانشکدهی مهندسی عمران، گروه خاک و پی، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران
AUTHOR
سید امیرالدین
صدرنژاد
sadrnejad@kntu.ac.ir
2
دانشکدهی مهندسی عمران، گروه خاک و پی، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران
AUTHOR
احمدعلی
خدائی اردبیلی
khodaie@dena.kntu.ac.ir
3
گروه مهندسی عمران، دانشگاه صنعتی خواجه نصیرالدین طوسی، تهران، ایران
LEAD_AUTHOR
Bažant, P., & Oh, B. H. (1986). Efficient Numerical Integration on the Surface of a Sphere. ZAMM - Journal of Applied Mathematics and Mechanics / Zeitschrift für Angewandte Mathematik und Mechanik, 66, 37-49. doi:10.1002/zamm.19860660108
1
Belytschko, T., Liu, W. K., Moran, B., & Elkhodary, K. (2014). Nonlinear Finite Elements for Continua and Structures (2 ed.). Wiley.
2
Bower, A. F. (2009). Applied Mechanics of Solids. Boca, Raton: CRC Press.
3
Bratli, R. K., & Risnes, R. (1981). Stability and Failure of Sand Arches. Society of Petroleum Engineers Journal, 21, 236-248. doi:10.2118/8427-PA
4
Chen, X., & Bažant, Z. P. (2014). Microplane damage model for jointed rock masses. International Journal for Numerical and Analytical Methods in Geomechanics, 38, 1431-1452. doi:10.1002/nag.2257
5
Chen, Z., Huan, G., & Ma, Y. (2006). 2. Flow and Transport Equations. In Computational Methods for Multiphase Flows
6
in Porous Media (pp. 9-49). Society for Industrial and Applied Mathematics.
7
Crook, T., Willson, S., Yu, J. G., & Owen, R. (2003). Computational modelling of the localized deformation associated with borehole breakout in quasi-brittle materials. Journal of Petroleum Science and Engineering, 38, 177-186.
8
Fattahpour, V., Moosavi, M., & Mehranpour, M. (2012a). An experimental investigation on the effect of rock strength and perforation size on sand production. Journal of Petroleum Science and Engineering, 86–87, 172-189. doi:j.petrol.2012.03.023
9
Fattahpour, V., Moosavi, M., & Mehranpour, M. (2012b). An experimental investigation on the effect of grain size on oil-well sand production. Petroleum Science, 9(3), 343-353. doi:10.1007/s12182-012-0218-5
10
Fjær, E., Holt, R. M., Horsrud, P., Raaen, A. M., & Risnes, R. (2008). Petrolem related rock mechanics.. Hungary: Elsevier.
11
Gravanis, E., Sarris, E., & Papanastasiou, P. (2015). Hydro-mechanical erosion models for sand production. International Journal for Numerical and Analytical Methods in Geomechanics, 39, 2017-2036. doi:10.1002/nag.2383
12
Gui, F., Khaksar, A., Zee, W. V., & Cadogan, P. (2016). Improving the Sanding Evaluation Accuracy by Integrating Core Tests, Field Observations and Numerical Simulation. SPE Asia Pacific Oil & Gas Conference and Exhibition. Perth: Society of Petroleum Engineers. doi:10.2118/182499-MS
13
Kim, S. H., Sharma, M. M., & Fitzpatrick, H. J. (2012). A Predictive Model for Sand Production in Poorly Consolidated Sands. Int. Petroleum Technology Conference. Bangkok.
14
Lee, H., Moon, T., & Haimson, B. C. (2016). Borehole Breakouts Induced in Arkosic Sandstones and a Discrete Element Analysis. Rock Mechanics and Rock Engineering, 49, 1369-1388. doi:10.1007/s00603-015 0812-0
15
Lewis, R. W., & Schrefler, B. A. (1998). The finite element method in the static and dynamic deformation and consolidation of porous media. John Wiley.
16
Moosavi, M. (2015). Sand Production Mechanism in Oil Wells and Controlling Factors. 1st National Conference on Petroleum Geomechanics. Tehran: International Convention Center of RIPI.
17
Morita, N., & Fuh, G. F. (1998). Prediction of Sand Problems of a Horizontal Well from Sand Production Histories of Perforated Cased Wells. SPE Annual Technical Conference and Exhibition. New Orleans, Louisiana: Society of Petroleum Engineers. doi:10.2118/48975-MS
18
Morita, N., Whitfill, D. L., Fedde, O. P., & Levik, T. H. (1989a). Parametric Study of Sand-Production Prediction: Analytical Approach. SPE Production Engineering Journal, 4, 25–33. doi:10.2118/16990-PA
19
Morita, N., Whitfill, D. L., Massie, I., & Knudsen, T. W. (1989b). Realistic Sand-Production Prediction: Numerical Approach. SPE Production Engineering Journal, 4, 15–24. doi:10.2118/16989-PA
20
Nouri, A., Kuru, E., & Vaziri, H. (2009). Elastoplastic Modelling of Sand Production Using Fracture Energy Regularization Method. Journal of Canadian Petroleum Technology, 48, 64–71. doi:10.2118/09-04-64
21
Nouri, A., Vaziri, H., Kuru, E., & Islam, R. (2006). A comparison of two sanding criteria in physical and numerical modeling of sand production. Journal of Petroleum Science and Engineering, 50, 55-70.
22
Pak, A., Abbasi, B., Rouhbakhsh, B., & Selseleh, A. (2015). Numerical Study of Sand Production in Oil
23
Extracting Wells. 1st National Conference on Petroleum Geomechanics. Tehran: International Convention Center of RIPI.
24
Rahmati, H. (2013). Micromechanical Study of Borehole Breakout Mechanism. Ph.D. thesis, University of Alberta
25
Rahmati, H., Nouri, A., Vaziri, H., & Chan, D. (2012). Validation of Predicted Cumulative Sand and Sand Rate Against Physical-Model Test. Journal of Canadian Petroleum Technology, 51, 403-410. doi:10.2118/157950-PA
26
Ranjith, P. G., Perera, M. S., Perera, W. K., Choi, S. K., & Yasar, E. (2014). Sand production during the extrusion of hydrocarbons from geological formations: A review. Journal of Petroleum Science and Engineering, 124, 72-82. doi:10.1016/j.petrol.2014.10.017
27
Sadrnejad, S. A., & Shakeri, S. (2017). Fabric assessment of damaged anisotropic geo-materials using the multi-laminate model. Int. Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences, 91, 90-103. doi:10.1016/j.ijrmms.2016.11.013
28
Sanfilippo, F., Brignoli, M., Giacca, D., & Santarelli, F. J. (1997). Sand Production: From Prediction to Management. SPE European Formation Damage Conference. The: Society of Petroleum Engineers. doi:10.2118/38185-MS
29
Settari, A., & Walters, D. A. (2001). Advances in Coupled Geomechanical and Reservoir Modeling With Applications to Reservoir Compaction. SPE Journal, 6. doi:10.2118/74142-PA
30
Tronvoll, J., & Fjær, E. (1994). Experimental study of sand production from perforation cavities. Int. Journal of Rock Mechanics and Mining Sciences & Geomechanics, 31, 393-410. doi:10.1016/0148-9062(94)90144-9
31
Vardoulakis, I., Stavropoulou, M., & Papanastasiou, P. (1996). Hydro-mechanical aspects of the sand production problem. Transport in Porous Media, 22, 225-244. doi:10.1007/BF01143517
32
Walton, I. C., Atwood, D. C., Halleck, P. M., & Bianco, L. C. (2002). Perforating Unconsolidated Sands: An Experimental and Theoretical Investigation. SPE Drilling & Completion, 17, 141-150. doi:10.2118/79041-PA
33
Wang, H., Cardiff, P., & Sharma, M. M. (2016). A 3-D Poro-Elasto-Plastic Model for Sand Production around Open-Hole and Cased & Perforated Wellbores. 50th U.S. Rock Mechanics/ Geomechanics Symposium. Houston: American Rock Mechanics Association.
34
Wang, J., & Wan, R. G. (2004). Computation of sand fluidization phenomena using stabilized finite elements. Finite Elements in Analysis and Design, 40, 1681-1699. doi:10.1016/j.finel.2003.10.005
35
Wang, Y., & Papamichos, E. (2012). Sand Prediction by Different Criteria and a Validation by a Perforated Test in a Sandstone. SPE Heavy Oil Conference Canada. Calgary, Alberta, Canada: Society of Petroleum Engineers.
36
Zienkiewicz, O. C., Taylor, R. L., & Zhu, J. Z. (2013). In The Finite Element Method: its Basis and Fundamentals (7 ed.). Oxford: Butterworth-Heinemann.
37