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高速通道压裂是近年在非常规致密油气资源开采中出现的新工艺, 已在世界范围内推广实施, 并取得了良好的增产效果. 该技术可使支撑剂在人工压裂缝中形成簇团式分布, 从而形成油气高速流动通道, 提高裂缝的导流能力. 但目前对于高速通道压裂裂缝高导流能力的形成机理及其影响因素尚不清楚. 对此, 本文从流体力学理论出发, 首先将高速通道压裂裂缝内形成的支撑剂簇团视为渗流区域, 簇团间的大通道视为自由流动区域; 然后基于Darcy-Brinkman方程建立了裂缝内的流动数学模型, 采用均匀化理论对该流动数学模型进行了尺度升级, 推导得到了高速通道压裂裂缝的渗透率, 揭示了其高导流能力的形成机理; 并以此为基础, 分析了不同支撑剂簇团形状、大小以及分布方式等因素对其导流能力的影响, 可为高速通道压裂工艺参数设计与优化提供基础. 相似文献
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缝洞型介质通常具有非均质性强、结构多尺度的特征.传统数值方法在解决此类多尺度流动问题时,难以兼顾计算精度与计算效率,无法实际应用.对此,本文提出了多孔介质流体流动的多尺度分解法,并应用于缝洞介质流动模拟,能够大幅减小计算的复杂度,同时,可以通过控制均化程度控制计算精度.该方法将求解空间分为若干个子空间的正交直和,从而获得一个近线性的计算复杂度;以分层计算的方式实现了快速计算,另外这种方法是一种无网格方法,具有较好的地层适应性.同时,采用离散缝洞模型简化缝洞结构,进一步提高了计算效率.详细阐述了基于多尺度分解法的多孔介质流体流动数值计算格式的建立,重点介绍了如何在不同的层次上计算基函数.数值结果表明,本文提出的计算方法不仅能够准确捕捉多孔介质中的精细流动特征,而且具有很高的计算效率,是一种有效的流动模拟方法. 相似文献
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针对裂缝介质具有多尺度特点,建立了Darcy/Stokes-Brinkman多尺度耦合模型,采用多尺度混合有限元方法,对裂缝介质渗流问题进行了研究.阐述了多尺度混合有限元方法的基本原理,并推导得到Darcy/Stokes-Brinkman方程的多尺度混合有限元计算格式.数值计算结果表明,大尺度Darcy模型能够捕捉到小尺度上裂缝网络渗流特征;与网格粗化、传统有限元方法相比,多尺度混合有限元方法的基函数具有能反映单元内参数变化的优点,在保证计算精度的同时能够减少计算量,对于裂缝油藏具有良好的适用性. 相似文献
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结合人工神经网络建立裂缝介质多尺度深度学习流动模型.基于一套粗网格和一套细网格,通过在粗网格上训练数据,多尺度神经网络能够以较少的自由度训练出准确的神经网络.并在粗网格上通过求解局部流动问题获得多尺度基函数,结合神经网络进一步得到精细网格的解.基于离散裂缝的流动方程可视为多层网络,网络层数依赖于求解时间步数.阐述裂缝介质多尺度机器学习数值计算格式的建立,介绍如何使用多尺度算法构建离散裂缝模型的多尺度基函数,并采用超样本技术进一步提高计算准确性.数值结果表明,多尺度有限元算法与机器学习结合是一种有效的流体流动模拟算法. 相似文献
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针对缝洞型油藏具有多尺度特征,基于离散缝洞网络模型,建立了Darcy/Stokes-Brinkman多尺度耦合数学模型,采用多尺度混合有限元方法,对缝洞型油藏的流体流动问题进行了研究。阐述了多尺度混合有限元方法的基本原理,推导得到了Darcy/Stokes-Brinkman多尺度模型的多尺度混合有限元计算格式。数值计算结果表明,在大尺度模型上进行计算能够捕捉到小尺度上的流动特征;相对于传统有限元,多尺度混合有限元能够捕捉小尺度上的非均质特征而具有更高的计算精度,在保证计算精度的同时能够减少计算量。 相似文献