Июл 17
Коллеги, доброго времени суток!
Расскажите, пожалуйста, чем так крут на практике PVTsim? Не то, что он умеет, а то, что вам действительно полезно и используется в работе.
Опубликовано
24 Июл 2017
Активность
23
ответа
5777
просмотров
6
участников
14
Рейтинг
По вопросу ясно что он вам не нужен.
*Он очень полезен для переходных пластов volotiale oil, gas condensate, rich gas. Помогает усреднить замеры PVT, предсказать свойства где нет PVT, например потенциальный GOC, задать точную модель для композиционной 3D модели или даже сделать таблицы для black oil упрощения. Также может быть использован для вычисления реального oil FVF или их разрбоса так как из лабы редко когда правильные данные приходят для multistage separator. Да и много чего еще, например для EOR, где на все случаи не будешь делать эксперименты в лабе.
Вопрос не очень конкретный, но мне кажется главное преимущество (и недостаток) PVTSim это его хороший интерфейс, который позволяет человеку с очень минимальными знаниями в области моделирования уравнения состояния создать модель (даже не очень понимая, что это такое) флюида и выгрузить данные во множество форматов. Если Вы начнете копать глубже, то PVTSim, на мой взгляд, проигрывает тому же PhazeComp. Например, когда нужно грамотно настроить единое уравнение состояние по нескольким пробам, откалибровать на эксперименты, относящиеся к газовым методам увеличения нефтеотчачи (MMP, minimum miscibility enrichment composition) или гарантировать, что уравнение состояния в пластовых условия не предсказывает появление 3-й фазы, что может вызвать проблемы при гидродинамическом моделировании.
виталя, поделитесь опытом, что именно PVTsim делает не "грамотно" в том, что по сути является его сильными сторонами?
Оценка качества проб там удобная. Хотя в других инструментах тоже возможно есть
Евгений, я написал, что PhazeComp (на мой взгляд) позволяет пользователю более грамотно настроить единое уравнение состояния по нескольким пробам. Главная причина в этом, что PhazeComp (как и большинство других програм, за исключением PVTSim) использует гамма функцию для дробления остатка (метод Whitson). И параметры гамма распределения могут использоваться в ходе регрессии. PVTSim, насколько я понимаю, использует метод Pedersen (логарифмическая зависимость между номером псевдокомпонента и мольной долей). Есть даже неплохая SPE статья, где сравниваются эти методы (spe 104631 Ali A. Al-Meshari, William D. McCain). Один из основных выводов данной статьи, что метод Pedersen не подходит для характеризации нескольних проб. Не могли бы Вы прокоментировать такое заключение? Таже интересно, почему Calsep так упорно не желает включать гамма функцию для дробления остатка в PVTSim, чтобы у пользователя был хотя бы выбор.
Из моего личного опыта. Мы пытались сравнить работу солвера PVTSim и PhazeComp на нескольких проектах по моделированию околокритических флюидов (одни и те же PVT данные, веса данных, диапазон изменения параметров и т.д.). Насколько я знаю, PVTSim использует Levenberg–Marquardt алгоритм для оптимизации. Пользователь не может контролировать настройки солвера, а также не имеет доступа к промежуточным шагам оптимизации. Пользователь лишь нажимает кнопку и видит финальный результат. В PhazeComp пользователь имеет доступ ко всем промежуточным шагам солвера, что иногда позволяет лучше выбрать необходимые параметры для оптимиции. Также в рассматриваемых случаях PVTSim был не способен найти "оптимальную" комбинацию параметров, тогда как солвер PhazeComp для тех же самых данных нашел гораздо более оптимальные параметры.
Я не буду касаться газовых методов увеличения нефтеотдачи. PVTSim, если я не ошибаюсь, не может использовать минимальное давление смешивания (MMP) как регрессионный параметр.
Я понимаю, что со стороны эти доводы не выглядят 100% весомыми, так как приведенные мною примеры это лишь частный случай. И я не пытаюсь продать PhazeComp:) Каждый выбирает PVT софт себе по вкусу. И конечно, PVTSim - это, бесусловно, золотой стандарт в usability среди PVT симуляторов.
Спасибо за подробное разъяснение. Очень полезно и интересно знать.
То что вы пишете, это, скажем, вопросы не совсем "грамотности". Не всегда безграничный доступ ко всем параметрам ПО дает результат лучше. Кроме того, нужно учитывать опыт пользователей.
Гамма функция зародилась, когда экспериментальные данные по составу остатка ограничивались С7+, С10+ и нужно было делать прогноз на основе мат ожидания.
Анализ эксперементальных данных составов С20+ С30+ и далее показал, что распределение следует логарифмическому. Т.е. гамма функция сворачивается в лог распределение.
В итоге, никакого преимущества гамма функция не дает, т.к. кроме того, требует знания параметров функции, которые не устанавливаются экспериментальным путем.
Сравнивать качество насройки нужно не только по тому насколько близко модель к эксперименту, но и насколько сохранена физичность модели. Можно перекрутить параметры так, что все будет выглядеть идеально, но модель будет давать полную чушь на прогноз. PVTsim, возможно, не дает избыточного количества параметров для управления, но при этом достаточного для получения качественных результатов.
В PVTsim Nova на MMP можно настраиваться.
Спасибо за ответ. Мне кажется, что применение гамма функции не ограничивается одной лишь экстраполяцией для SCN 20+ или 30+. Одним из способов применения может быть, например, "сглаживание" экспериментальных данных в диапазоне SCN C8-Сn+. И далеко не всегда это распределение носит логарифмический характер. По поводу экспериментального определения параметров гамма функции. Иногда попадаются данные по TBP, которые мы обычно используем для этих целей. Но основное преимущество данной функции заключается все-таки в настройке единого уравнения состояния, т.к. гамма функция предлагает очень понятное и наглядное решение. В любом случае, хотелось бы иметь такую возможность в PVTSim и дать пользователю самому принимать решение.
По поводу физичности модели Вы, конечно, правы. Но это никак не зависит от используемого софта. Я работаю в консалтинговой компании и довольно часто попадаются "нефизичные", если можно так выразиться, уравнения состояния, которые созданы как в PVTSim, так и в другом софте.
Под "оптимальной" комбинации параметров я имел ввиду численное значение параметров. Сами параметры были одинаковы в PVTSim и PhazeComp. Вопрос заключитается в самих настройсках численного алгоритма поиска оптимального решения и возможности их контроля. И для PVTSim мы имели некоторые проблемы для нетривиальных задач (например, околокритические флюиды).
В любом случае, всегда полезно получить мнение конечного пользователя. Calsep может учесть это мнение в будущих релизах PVTSim:)
добрый день! почему же это не нужен? очень даже нужен :-)
похоже мне его сначала надо установить, а потом спрашивать вас подробнее. А то у меня опыт работы только в PVTi и PVTx(небольшой).
Больше всего интересует, каким образом композиционный симулятор может вычислить "разброс" объемного коэффициента нефти? У меня стереотип, что на объемный надо настроиться, пусть на тот даже, который из лабы. А потом уже пересчитать на другие условия сепарации, которые соответствуют промысловым.
про самый дружелюбный интерфейс поняла) спасибо!
Тут очень грамотные люди! Объясните, пожалуйста. Я знаю и понимаю, что такое гамма-распределение, лог-распределение, распределение по данным разгонки. Сама руками считала. Но... дальнейший практический опыт у меня не богат. Когда делают композиционные модели для ГДМ - компоненты же объединяют, причем желательно компонент иметь поменьше (для ускорения расчетов. нет?). После чего модель опять надо подтягивать, поднастраивать. Почему и зачем тогда сначала так сильно мельчить (разбивать на компоненты)? Конечно получается больше переменных для настройки на этом этапе, и больше возможности настроиться на лаб.эксперименты. Но потом опять же объединяют. Я не компетентна, помогите, пожалуйста
виталя, могли бы вы пояснить "гамма функция предлагает очень понятное и наглядное решение" для настройки единого уравнения состояния. Что такого особенного она предлагает?
Чем грубее (меньше компонентов) модель, тем хуже она воспроизводит тонкости фазовых переходов. С другой стороны, свойства фракций имеют неопределенность (из эксперимента, мат моделей). Разбиение и перегруппировка - это поиск оптимального баланса между "детализацией" и неопределенностью свойств фракций.
Например, путем разной группировки компонентов, вы можете добиться лучшей настройки на давление насыщения/конденсации даже без настройки параметров уравнения состояния.
По поводу детальности и кол-ва компонентов: если у вас есть детальная модель, то более грубую вы сможете получить всегда, а вот наоборот, вряд ли. Поэтому, имея детальную модель, можно порождать более грубые производные для разных целей, в том числе в формате black-oil.
После загрубления расхождение с данными исследований - побочных эффект, который пытаемся минимизировать доп настройкой.
Я попробую пояснить, а Вы меня поправите по поводу PVTSim, если я где-то ошибся.
Для простоты рассмотрим ситуацию, когда нужно создать единое уравнение состояния на основании PVT данных из двух проб. Допустим также, что исследования проведены в двух разных лабораториях (Corelab и Schlumberger), которые в отчете используют различные молекулярные массы для SCN C7+ (типичная для практики ситуация).
В случае использования гамма функции подход следующий. Для каждого из образцов подбираются свои параметры гамма функции, характеризующие форму распределения (очень в диапазоне С7-Сn+ часто зависимость MW vs Zi не логарифмическая). Параметр, контролирующий расчет MW для каждого SCN (греческая “эта” в оригинальной работе) задается общим для всех образцов. Т.е. на выходе мы имеет один набор MW для всех проб и максимально близкий к отчету состав каждой пробы (в весовых долях, что и измеряется в лаборатории). После этого можно переходить к расчету Tc, Pc и AF каждого SCN C7+.
В случае использования PVTSim ситуации следующая. Не совсем понятно, каким образом рассчитывается MW для каждого SCN в едином уравнении состояния для образцов, не подчиняющихся логарифмической зависимости MW vs Zi (например в диапазоне С7-C15). Т.к. в PVTSim подходе (поправьте, если не так) для того, чтобы получиться логирифмическую зависимость между MW и Zi для образцов, которые не подчиняются такой зависимости, нужно поменять сам измеренный компонентный состав. Следующее это расчет свойств компонентов (Tc, Pc, AF). Исходя из мануала PVTSim они рассчитываются не после расчета единого набора MW для всех образцов, а в зависимости от массовой (мольной) доли и свойств компонента в каждом из образцов. Например Tcunique = SUM(Zi x Tci)/Sum(Zi) Это выглядит в некоторой степени, как "математическая уловка", т.к. довольно трудно объяснить наличие в пласте (не рассматривая случаи тренда P-N-A) наличие, скажем, двух компонентов C7 с разной молекулярной массой и разными Tc.
Буду признателен, если Вы сможете предоставить некоторые комментарии относительно того, правильно ли я понимаю метод расчета свойств в PVTSim и прокомментируете вышесказанное.
Небольшая терминологическая ремарка:
1) логарифмическое распределение - оно дискретное, не имеет отношения к делу
2) экспоненциальное распределение - используется в расчетах, о которых говорится выше, но зачем-то назвали его логарифмическим
3) гамма-распределение (или распределение гамма-функции) - это более общий случай, чем экспоненциальное распределение, а не наоборот, как указывал выше Eugene (или я неверно понял). Поэтому, могут быть примеры, когда распределение не подчиняется экспоненциальному, но подчиняется гамма-функции.
Гоша, ну не придирайтесь уже. Тут никто чистым академическим языком не выражается.
Да это экспоненциальное распределение, которое является частным случаем гамма.
Функция выражена через логарифм в левой части - поэтому упростили до "логарифмического" распределения.
И да, вы меня неправильно поняли.
Спасибо, что поделились деталями.
Во-первых, есть некоторая нелогичность в вашем изложении.
Изначально, из постановки задачи следует говорить о том, что эти две нефти с разными Тс фракций, т.к. их мол массы разные, а это свидетельствует о разных PNA.
Однако, если это не измеренные величины, то лаборатории могут "выбрать" мол массы по своему усмотрению для пересчета состава в моли. Чтобы исключить влияние "выбора" лабораторией мол масс фракций, можно использовать состав в массовых долях. Хотя нужно учитывать, что мол массы "зашиты" в мол массе дегазированной нефти и, соответственно, остатка.
Подбирая единый параметр в гамма, вы по сути находите усредненную функцию, по которой считается среднее для двух проб. В PVTsim усреднение арифметическое со взвешиваением по мол долям компонента, что является следствием принципа аддитивности и имеет физический смысл, тогда как подгонка параметров в гамма функии - по сути носит исключительно математический смысл.
И гамма и PVTsim приходят в итоге к единым для фракций мол массам, но разными путями.
И самое главное. (Я бы сказал, что вы не совсем поняли принцип характеризации в PVTsim).
Логарифм (экспоненциальное распределение) используется только для экстраполяции остатка Сn+, т.е. ничего в С7-Сn+ не меняется, не матчится и не пересчитывается. Если Сn+=C7+, то да, С7-С15 и далее будет лог, но насколько прогноз распределения по гамма будет верен - вопрос... Т.е. если у вас составы до С20+. то в PVTsim только С20+ будет экстраполировано по лог.
Затем экстраполируются мол массы и плотности остатка. Для полученных фракций расчитываются Тс, Рс и тд. Затем как вы писали с выдержкой из мануала, расчитываются параметры единого уравнения.
Спасибо за комментарии.
Измерение в лаборатории свойств SCN C7+ является скорее очень редким исключением, чем правилом, поэтому не стоит даже заострять на этом внимание. Как правило следует принять, что в большинстве случаев MW индивидуальных SCN в отчете зачастую это лишь вариации на тему Katz-Firoozabadi. Так что трудно говорить о каком-то физическом смысле взвешивания по мольным долям компонентов при расчете MW в едином уравнении состояния .
Также трудно говорить вообще о каком-то физическом смысле характеристики C7+ как c помощью PVTSim модели, так и Gamma модели. Это лишь теоретические модели. Можно говорить лишь об удобстве их использования. И PVTSim модель (aka экспоненциальное распределение) это всего лишь частный случай Gamma модели для alpha=1. А вот по поводу удобства их использования можно привести несколько доводов в пользу Gamma функции.
Подгонка параметров Gamma функции имеет целью добиться корректного воспроизведения реально измеренных массовых долей каждого SCN, что определенно имеет под собой смысл. По поводу экстраполяции только остатка Cn+ в PVTSim. Мы с Вами используем немного разный подход для расчета MW для SCN. Мне кажется, что предпочтительнее использовать одну непрерывную функцию для расчета MW как для C7-C35, так и, например, для С36-С80. И если мои экспериментальные данные в диапазоне C7-C35 лучше всего аппроксимируются Gamma функцией с параметром alpha=0.8, то я бы хотел использовать эту же функцию в диапазоне C36-C80. И я затрудняюсь найти разумное объяснение, зачем использовать в этом случае экспоненциальное распределение для C36-C80, вообще не принимая во внимание данные в диапазоне С7-С35. Согласен, что с практической точки зрения разница между Gamma распределением с alpha=0.8 и экспоненциальным распределением для SCN C35-C80 не будет иметь значительных отличий. Однако возможна ситуация, когда состав по одной пробе,например, определен с точностью до C36+, а по второй до C12+. И если состав C7-С35 в первой пробе хорошо описывается Gamma моделью, например, с alpha=0.8 и распределения в диапазоне C7-C11 для двух проб выглядят похожими, то использование экспоненциального распределения для дробления C12+ во второй пробе не совсем логично. Однако PVTSim не дает возможности выбора.
И последнее по поводу расчета свойств (Tc, Pc и AF). Большинство общепринятых корреляций для Tc и Pc основаны на зависимости последних от SG и TB. Так что логичным был бы подход расчета MW (не важно, на основе PVTSim модели или Gamma модели), затем пересчета плотности (или SG) для каждого SCN, а затем расчет критических свойств для каждого SCN в едином уравнении состояния. В PVTSim MW рассчитываются отдельно, а для расчета критических свойств используется вышеупомянутое правило смешивания (mixing rule) Tcunique = SUM(Zi x Tci)/Sum(Zi). При этом теряется связь между критическими свойствами и SG (MW).
Посты становятся все длиннее. Но в любом случае я благодарен за дискуссию.
Вы сами себе противоречите в аргументации преимуществ гамма.
Изначально вы говорите, что мол массы фракций не носят физического смысла, т.к. это обобщенные общепринятые значения. И затем говорите, что гамма функция способна качественно воспроизвести и экстраполировать эти неверные значения. Да, но зачем тогда вводить в модель заведомо неверные данные? Это не преимущество и качества в модель это не добавляет.
Кроме того, практика показывает, что обобщенные свойства часто являются причиной несбалансированных свойств остатка, т.к. его свойства расчитываются по мат балансу. А это приводит к проблемам при настройке модели, появлению третьей фазы и тп.
PVTsim в случаях, когда свойства фракций (мол масса и плотность) не измерены, может использовать свойства С7+ и измеренный состав до Сn+ для разбиения на фракции. Это позволяет избежать проблем с использованием обобщенных свойств.
Объяснение, как вы его сами и изложили, заключается в том, что в диапазоне С7-С35 распределение настолько близко к экспоненциальному, что использование других форм не добавляет качества модели. Можно найти и более изощренную мат функцию , которая еще более точно воспроизведет все погрешности, ошибки измерений и качества проб.
По поводу расчета свойств, вы, возможно, не полностью поняли принцип аддитивности, это не противоречит логике, это физический закон.
Из изложенных вами преимуществ гамма функций, ничто не дает значимого вклада в характеризацию модели или ее большей физичности или качество итоговой модели.
Модели и принципы лежащие в основе PVTsim основаны на экспериментальных данных и законах термодинамики. Поэтому не стоит вопрос ставить так (как мне кажется из ваших комментариев), что есть удобный софт, а есть правильный.
Все модели и подходы имеют недостатки и только реальные практические результаты имеют смысл. А как показывает опыт индустрии всех стран, идеальную модель еще никто не создал.
Во-первых я не утверждал, что настройка Gamma функци производится на молекулярные массы компонентов. Я написал, что с помощью Gamma функции MW каждого компонента подбирается таким образом, чтобы максимально близко вопроизвести измеренные в лаборатории массовые доли компонентов.
Во-вторых я говорил, что разница между экспоненциальном распределением и gamma функцией в диапазоне С36-С80 может быть не столь очевидна. Для диапазона С7-С15 или -С20 разница может быть существенна и тому есть масса примеров из практики. И я бы не стал огульно все объяснять лишь ошибками измерения.
В-третьих Вы проигнорировали мой пример создания единого уравнения состояния для двух проб, по одной из которых состав измерен с точностью до С12+, а по второй - до С36+.
И последнее хотелось бы отметить, что своими комментариями я ни коим образом не пытался скомпроментировать PVTSim. В руках грамотного инженера любой софт позволит решить проблему.
В любом случае, спасибо за Ваши комментарии. Я надеюсь каждый узнал для себя что-то новое или упрочил свое мнение:)
Что-то мне подсказывает что эта дискуссия ушла довольно далеко от начального вопроса автора темы.
да круто же всё) очень даже полезно, методик PVTsim-а ведь как раз касается, а то я сижу страдаю над интерфейсом, хелпером и методикой программы. После PVTi очень тяжко, но надо разобраться. Буду просить о помощи здешних. Очень благодарна, что отвечают!
VIT, так что там с разбросам по объемнику нефти? "может быть использован для вычисления реального oil FVF или их разрбоса". Объясните, пожалуйста
Еще не понимаю, почему таблицы Блек Ойла для Эклипса для живой нефти и влажного газа не как в PVTi. В PVTi же частично разгазированную нефть и газ дожимают потом еще и для более высоких давлений. А в PVTsim что-то нет... Если непонятно объясняю, то примеры рисунков во вложении (разные нефти, просто объясняю, что меня волнует). Спасибо!
То, что вы называете "дожимают" - является опциональным (факультативно посмотрите мануал по ECLIPSE - цитата ниже). Обязательным является линия Bo только для максимального Rs (остальное может быть интерполировано симулятором с допущением, что изотермическая сжимаемость недонасыщенной нефти заданного Rs - читаем "наклон линии Bo при P>Pb" - есть величина одна и та же для всех Rs < Rsmax). Rsmax на вашем рисунке из PVTSim около 1.35 - для него и продлили Bo при P>Pb, а для остального будет интерполировано.
Цитата:
И чуть далее:
В PVTsim ветки недонасыщенных свойств можно считать - задайте Undersaturated Properties в Интерфейсе.
И свойства выше исходного давления насыщения тоже.