吳明錄, 丁明才, 姚 軍, 徐思南
( 中國石油大學(xué)(華東) 石油工程學(xué)院,山東 青島 266580 )
分形離散裂縫數(shù)值試井解釋模型
吳明錄, 丁明才, 姚 軍, 徐思南
( 中國石油大學(xué)(華東) 石油工程學(xué)院,山東 青島 266580 )
基于分形理論,考慮裂縫中心、長度和密度的概率分布,以及主應(yīng)力方向等條件,研究分形離散裂縫模型隨機(jī)建模方法,建立離散裂縫數(shù)值試井解釋模型,得到井底壓力響應(yīng)的數(shù)值解。對比數(shù)值解與基于連續(xù)性介質(zhì)假設(shè)的解析解,證明數(shù)值試井解釋模型的正確性和一致性。結(jié)果表明:在相同的分形維數(shù)條件下,試井曲線基本重合,說明分形維數(shù)對離散裂縫具有較好的控制程度,可以為離散裂縫隨機(jī)建模提供依據(jù),對認(rèn)識天然裂縫性油藏裂縫發(fā)育特征具有參考意義。
分形; 離散裂縫; 隨機(jī)建模; 嵌入式; 數(shù)值試井
隨著人們對油氣田勘探開發(fā)的逐步深入,世界上探明的裂縫性油藏(NFRs)數(shù)量不斷增加,裂縫性油藏試井受到越來越多的關(guān)注。目前,裂縫性油藏試井理論主要基于連續(xù)性介質(zhì)假設(shè)[1-5],認(rèn)為地層中任何一個(gè)微元同時(shí)存在裂縫和基質(zhì)兩種介質(zhì),假設(shè)并不完全符合裂縫性油藏的實(shí)際特點(diǎn)。Laubach S E、Lorenz J C和Narr W等[6-8]提出裂縫表現(xiàn)為離散、不規(guī)則及經(jīng)常成簇出現(xiàn)的特征。Priest S D、 Villaescusa E和 Tamagawa T等[9-11]用隨機(jī)建模的方法生成離散裂縫網(wǎng)絡(luò)(DFN)模型,可以更好地刻畫裂縫性油藏的真實(shí)特性,但是隨機(jī)建模方式也使參數(shù)具有不確定性。為了生成更加符合裂縫性油藏實(shí)際的離散裂縫網(wǎng)絡(luò),Darcel C、Kim T H和de Dreuzy J R等[12-14]將分形理論應(yīng)用于離散裂縫網(wǎng)絡(luò)的隨機(jī)生成,提出分形離散裂縫網(wǎng)絡(luò)(FDFN)模型,分形參數(shù)能夠很好地控制裂縫的整體分布,可以更精確地模擬裂縫性油藏的裂縫分布特征。
在分形離散裂縫模型基礎(chǔ)上,筆者首先結(jié)合嵌入式離散裂縫模型和數(shù)值試井,建立分形離散裂縫數(shù)值試井解釋模型;然后采用有限差分方法對模型求解,得到井底壓力響應(yīng)結(jié)果;最后分析裂縫中心、長度和密度的概率分布,以及主應(yīng)力方向等分形參數(shù)及Fisher常數(shù)等對井底壓力動態(tài)的影響特征。
采用基于裂縫中心分布的分形離散裂縫隨機(jī)建模方法[12-13],構(gòu)建裂縫長度和方向的概率分布的離散裂縫網(wǎng)絡(luò)模型。
1.1 裂縫中心分布
采用一階模型模擬裂縫中心點(diǎn)的概率分布[12],表示為
(1)
式中:l為裂縫長度;L為模擬區(qū)域的長度;n(l,L)dl表示裂縫長度在l~l+dl之間的裂縫數(shù)量,當(dāng)l與l+dl非常接近時(shí),n(l,L)即為裂縫長度為l的裂縫數(shù)量;Dc為裂縫中心分布的分形維數(shù);Dl為裂縫長度分布的分形維數(shù);α為密度,其值越大,區(qū)域中的裂縫數(shù)量越多。
對式(1)積分,得到所有長度范圍內(nèi)的裂縫總數(shù)量:
(2)
式中:lmin為模擬區(qū)域中最小裂縫的長度。
得到裂縫總數(shù)量后,采用多重分級法[12-14]確定裂縫中心的概率分布。首先將區(qū)域分成多個(gè)子區(qū)域,每個(gè)子區(qū)域賦予一個(gè)裂縫中心分布的概率Mi;然后將每個(gè)子區(qū)域進(jìn)一步劃分子區(qū)域,直到所有子區(qū)域數(shù)量達(dá)到上限。裂縫中心的概率分布[12-14]表示為
(3)
式中:Dq為多重分形維數(shù);q為與Dq有關(guān)的常數(shù),文中多重分形維數(shù)為D2,即q=2;s為區(qū)域的邊長與子區(qū)域邊長的比值。
1.2 裂縫長度分布
對式(1)左端n取不同值,可得對應(yīng)裂縫長度的概率分布:
(4)
1.3 裂縫方向分布
用Fisher分布[9,15]描述裂縫方向與最大概率方向的偏離程度:
(5)
(6)
式中:θ為裂縫方向與x軸正方向夾角;θ0為最大概率方向(主應(yīng)力方向);θm為到最大概率方向的偏離角;F為Fisher常數(shù);M為裂縫方向分布的概率,滿足高斯隨機(jī)分布;m為隨機(jī)產(chǎn)生的正整數(shù)。
2.1 基質(zhì)系統(tǒng)
由基質(zhì)單元體中的質(zhì)量守恒定律得到基質(zhì)系統(tǒng)的連續(xù)性方程[16]:
(7)
式中:ρ、v為流體的密度和滲流速度;Q為源匯項(xiàng);δm為判斷基質(zhì)網(wǎng)格是否有裂縫穿過,當(dāng)有裂縫穿過時(shí)δm為1,否則為0;Qm-n為基質(zhì)網(wǎng)格m與n之間通過裂縫的流體流量;nNNC為裂縫穿過的基質(zhì)網(wǎng)格數(shù)量。
假設(shè)地層巖石和流體微可壓縮,地層中流體的流動方式為達(dá)西滲流,則流體在基質(zhì)系統(tǒng)中的運(yùn)動方程、巖石和流體的狀態(tài)方程[17]分別為
(8)
(9)
式中:km為基質(zhì)滲透率;μ為流體黏度;p為壓力;ρ為流體密度;φ為基質(zhì)孔隙度;Cf、C1為巖石和流體的壓縮系數(shù);p0為初始壓力。
將運(yùn)動方程(8)和狀態(tài)方程(9)代入連續(xù)性方程(7),并忽略源匯項(xiàng),可得二維直角坐標(biāo)系下的表達(dá)式:
(10)
(11)
式中:Tm-n為基質(zhì)網(wǎng)格m與n之間的流動系數(shù)。
考慮外邊界條件時(shí),對于封閉外邊界,有
(12)
對于定壓外邊界,有
(13)
式(12—13)中:Lx、Ly分別為模擬區(qū)域x、y方向的長度;pe為邊界地層壓力。
對于內(nèi)邊界條件,考慮表皮效應(yīng)(采用工程單位制,下同)和井筒儲存效應(yīng)[18-21],有
(14)
(15)
式(14—15)中:C為井筒儲存系數(shù);S為表皮系數(shù),rw為井筒半徑;B為流體體積系數(shù);r為到井底的距離;pwf為井底流壓。
2.2 裂縫向基質(zhì)的嵌入
計(jì)算裂縫穿過的基質(zhì)網(wǎng)格塊之間的流動系數(shù),實(shí)現(xiàn)嵌入式離散裂縫模型[22-27]中裂縫向基質(zhì)系統(tǒng)的嵌入。與基于非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格的常規(guī)離散裂縫模型相比,可以節(jié)約大量計(jì)算時(shí)間。文中采用Shiakiba M[27]提出的方法實(shí)現(xiàn)模型中裂縫向基質(zhì)系統(tǒng)的嵌入。
基質(zhì)網(wǎng)格塊間的流動系數(shù)為
(16)
式中:Tm-f、Tn-f為基質(zhì)網(wǎng)格塊與裂縫之間的流動系數(shù),Tm-f=km-fAm-f/dm-f,Tn-f=kn-fAn-f/dn-f。其中,km-f、kn-f分別為基質(zhì)網(wǎng)格m、n與裂縫之間的滲透率,由基質(zhì)與裂縫的滲透率km和kf計(jì)算得到[25-27];Am-f、An-f分別為基質(zhì)網(wǎng)格m、n與裂縫面相交的截面積;dm-f、dn-f為基質(zhì)網(wǎng)格m、n與裂縫相交面的平均距離[27]。
利用式(16),將裂縫嵌入到基質(zhì)系統(tǒng),建立基于分形離散裂縫的雙重介質(zhì)數(shù)值試井解釋模型。
2.3 模型求解
首先采用有限差分方法對模型進(jìn)行求解[17],得到井網(wǎng)格的壓力pw;然后考慮表皮效應(yīng)和井筒儲存效應(yīng)影響,求解井底流動壓力[19]:
(17)
式中:h為儲層厚度。
3.1 正確性
為驗(yàn)證模型的正確性,取分形參數(shù)Dc=1.9、θ0=π/4、F=5、α=3.5、Dl=1.3,構(gòu)建分形離散裂縫模型(見圖1)。為與雙重介質(zhì)模型解析解進(jìn)行對比,對圖1的裂縫參數(shù)進(jìn)行計(jì)算:(1)計(jì)算所有裂縫的孔隙體積[13],求和得到裂縫系統(tǒng)的總孔隙體積;(2)由裂縫的總孔隙體積與基質(zhì)系統(tǒng)的總孔隙體積,計(jì)算得到折算的裂縫系統(tǒng)彈性儲容比[19]ω=3×10-3;(3)由裂縫的滲透率與基質(zhì)的滲透率,計(jì)算得到竄流系數(shù)[19]λ=8×10-7。將分形離散裂縫模型近似等效為連續(xù)性雙重介質(zhì)模型,考慮表皮效應(yīng)、井筒儲存效應(yīng)、體積流量、內(nèi)邊界條件和封閉外邊界條件,取對應(yīng)參數(shù)為S=5,C=0.1 MPa/m3,Qv=120 m3/d,pe=pi=15 MPa,計(jì)算分形離散裂縫模型(FDFN)的數(shù)值解和連續(xù)性雙重介質(zhì)模型(DPDP)的解析解(見圖2,其中虛線是壓力響應(yīng)曲線對應(yīng)的導(dǎo)數(shù)曲線,下同)。由圖2可見,所建立的分形離散裂縫模型數(shù)值解與連續(xù)性雙重介質(zhì)解析解基本吻合,從而驗(yàn)證模型的正確性。
圖1 分形離散裂縫模型
圖2 兩種模型試井壓力響應(yīng)曲線Fig.2 Well test pressure response curves of two models
3.2 一致性
為驗(yàn)證分形參數(shù)相同時(shí)計(jì)算得出試井曲線基本一致,令分形參數(shù)取值與3.1相同,通過多次隨機(jī)模擬得到不同的分形離散裂縫模型(見圖3),分別計(jì)算并繪制各模型對應(yīng)的試井壓力及壓力導(dǎo)數(shù)曲線(見圖4)。由圖3和圖4可見,雖然隨機(jī)產(chǎn)生的裂縫分布不同,但在相同的分形參數(shù)控制下,各個(gè)離散裂縫模型的解基本一致,表明分形參數(shù)對試井曲線具有較好的控制程度,在分形參數(shù)確定時(shí),解也確定。
圖3 分形離散裂縫模型解的一致性驗(yàn)證Fig.3 Consistency verification examples of fractal discrete fracture model
為研究分形參數(shù)對試井曲線的影響特征,分別取不同的Dc、Dl、α、θ0、F,計(jì)算并繪制相應(yīng)的試井曲線。
4.1 中心分布維數(shù)
在分形離散裂縫模型中,區(qū)域中裂縫位置中心的分形維數(shù)Dc越大,裂縫數(shù)目越多。設(shè)θ0=π/4,F(xiàn)=35,α=3.5,Dl=1.3,Dc為1.7、1.8、1.9,建立分形離散裂縫模型,計(jì)算并繪制Dc取不同值時(shí)對應(yīng)的試井壓力及壓力導(dǎo)數(shù)響應(yīng)曲線(見圖5)。由圖5可見,Dc越大,裂縫條數(shù)越多,壓力導(dǎo)數(shù)曲線在中期段“下凹”越深。原因是文中模型將基質(zhì)視為連續(xù)性滲透介質(zhì),除了具有儲集能力外,還具有一定滲流能力:當(dāng)裂縫
圖4 相同分形參數(shù)不同裂縫模型的壓力響應(yīng)曲線Fig.4 Pressure response curves of different fracture models with the same fractal parameter
較少時(shí),基質(zhì)是主要滲透介質(zhì);當(dāng)裂縫較多時(shí)(裂縫近似成為一種連續(xù)介質(zhì)),裂縫成為主要滲透介質(zhì)。因此,裂縫數(shù)目越多,裂縫所占的總系統(tǒng)的彈性孔隙體積越大,文中模型的雙重介質(zhì)特征越明顯,壓力導(dǎo)數(shù)曲線中期段“下凹”越深。
4.2 長度分布維數(shù)
在分形離散裂縫模型中,表示裂縫長度維數(shù)的Dl除了影響裂縫的長度外,還影響裂縫的總數(shù)量。設(shè)θ0=π/4,F(xiàn)=5,α=3.5,Dc=1.9,Dl為1.2、1.3、1.4,建立分形離散裂縫模型,計(jì)算并繪制Dl取不同值時(shí)對應(yīng)的試井壓力及壓力導(dǎo)數(shù)響應(yīng)曲線(見圖6)。由圖6可見,Dl的作用與裂縫中心分布維數(shù)Dc相反,其值越大,裂縫總數(shù)越少。因此,Dl對試井曲線的影響特征也相反,即Dl越大,壓力及其導(dǎo)數(shù)曲線中期段的“下凹”越淺。
圖5 裂縫中心分布維數(shù)Dc對壓力響應(yīng)曲線的影響
Fig.5 Effect of fracture center distribution dimensionDcon the pressure response curves
圖6 裂縫長度分布維數(shù)D1對壓力響應(yīng)曲線的影響
Fig.6 Effect of fracture length distribution dimensionD1on the pressure response curves
4.3 裂縫分布密度
在分形離散裂縫模型中,表示模擬區(qū)域中裂縫密度的α反映區(qū)域中裂縫的總條數(shù)。設(shè)θ0=π/4,F(xiàn)=35,Dl=1.3,Dc=1.9,α為2.5、3.5、4.5,建立分形離散裂縫模型,計(jì)算并繪制α取不同值時(shí)對應(yīng)的試井壓力及壓力導(dǎo)數(shù)響應(yīng)曲線(見圖7)。由圖7可見,α與裂縫中心分布維數(shù)Dc對試井曲線的影響規(guī)律一致,即α越大,裂縫數(shù)目越多,壓力導(dǎo)數(shù)曲線中期段的“下凹”越深。
4.4 Fisher常數(shù)
在分形離散裂縫模型中,F(xiàn)isher常數(shù)F決定裂縫方向與地層主應(yīng)力方向的符合程度。設(shè)θ0=π/4,α=3.5,Dl=1.3,Dc=1.9,令F為5、25、65,建立分形離散裂縫模型,計(jì)算并繪制F取不同值時(shí)對應(yīng)的試井壓力響應(yīng)曲線(見圖8)。由圖8可見,F(xiàn)越大,裂縫方向的一致性越好,裂縫總體發(fā)育方向越有序,裂縫對滲流作用的總體控制程度越高,壓力波及面積越小,波及范圍內(nèi)裂縫的孔隙總體積越小,壓力導(dǎo)數(shù)曲線中期段的“下凹”越淺。
4.5 地層主應(yīng)力方向
設(shè)F=25,α=3.5,Dl=1.3,Dc=1.9,θ0為π/2、π/3、π/4,建立分形離散裂縫模型,計(jì)算θ0取不同值時(shí)對應(yīng)的試井壓力及壓力導(dǎo)數(shù)響應(yīng)曲線(見圖9)。由圖9可見,當(dāng)F為常數(shù)時(shí),裂縫方向與主應(yīng)力方向基本一致,裂縫對滲流作用的總體控制程度相近,垂直井的流動形態(tài)以平面徑向流為主,地層主應(yīng)力方向θ0對試井曲線影響較小。
應(yīng)用文中模型,選取中國西部某裂縫性油藏的一口垂直測試井進(jìn)行試井解釋,自動擬合參數(shù):C=0.13 m3/MPa,S=5,Dc=1.92,Dl=1.34,F(xiàn)=20.54,α=3.54。由于θ0對試井曲線不敏感,在擬合解釋時(shí),參照油藏取為常數(shù)。擬合后的試井壓力及壓力導(dǎo)數(shù)曲線見圖10。由圖10可見,試井的實(shí)際壓力及壓力導(dǎo)數(shù)曲線與文中模型計(jì)算的曲線基本符合,表明文中模型解釋結(jié)果可靠,具有現(xiàn)場實(shí)用性。
圖7 裂縫密度α對壓力響應(yīng)曲線的影響Fig.7 Effect of fracture density α on the pressure response curves
圖8 Fisher常數(shù)F對壓力響應(yīng)曲線的影響Fig.8 Effect of Fisher's constant F on the pressure response curves
圖9 地層主應(yīng)力方向θ0對壓力響應(yīng)曲線的影響Fig.9 Effect of formation principal stress direction θ0 on the pressure response curves
圖10 某裂縫性油藏壓力及其壓力導(dǎo)數(shù)擬合曲線Fig.10 Pressure and its derivative fitting curve
(1)建立具有分形特征的離散裂縫數(shù)值試井解釋模型及其求解方法,與連續(xù)性雙重介質(zhì)模型解析解對比,驗(yàn)證模型的正確性。隨機(jī)生成的不同分形離散裂縫模型的試井曲線表明,在相同的分形參數(shù)控制下,各模型的解基本一致,文中模型中分形參數(shù)對試井曲線具有較好的控制程度。
(2)裂縫的中心分布維數(shù)、長度分布維數(shù)、分布密度、應(yīng)力主方向,以及Fisher常數(shù)等影響壓力導(dǎo)數(shù)曲線下凹程度,裂縫中心分布維數(shù)和分布密度越大,或Fisher常數(shù)和裂縫長度分布維數(shù)越小,壓力導(dǎo)數(shù)曲線在中期段“下凹”越深;應(yīng)力主方向?qū)毫?dǎo)數(shù)影響較小。
(3)某裂縫性油藏測試井試井解釋表明,采用擬合參數(shù)的試井解釋曲線與實(shí)際現(xiàn)場測試壓力曲線相符,文中模型具有一定的現(xiàn)場實(shí)用性。
[1] Kazemi H, Merrill Jr L S, Porterfield K L, et al. Numerical simulation of water-oil flow in naturally fractured reservoirs [J]. Society of Petroleum Engineers Journal, 1976,16(6):317-326.
[2] van Golf-Racht T D. Fundamentals of fractured reservoir engineering [M]. Amsterdam: Elsevier, 1982.
[3] Warren J E, Root P J. The behavior of naturally fractured reservoirs [J]. Society of Petroleum Engineers Journal, 1963,3(3):245-255.
[4] 李清泉,王新海,尹虎,等.頁巖氣藏?cái)?shù)值模擬及井底壓力動態(tài)分析[J].東北石油大學(xué)學(xué)報(bào),2013,37(1):91-96. Li Qingquan, Wang Xinhai, Yin Hu, et al. Simulation of shale gas reservoirs and dynamic analysis of bottom hole pressure [J]. Journal of Northeast Petroleum University, 2013,37(1):91-96.
[5] 任俊杰,郭平,汪周華,等.三孔雙滲油藏非牛頓冪律流體試井分析[J].特種油氣藏,2012,19(6):76-80. Ren Junjie, Guo Ping, Wang Zhouhua, et al. Well test analysis of non-Newtonian power law fluid in triple pore and double permeability reservoirs [J]. Special Oil & Gas Reservoirs, 2012,19(6):76-80.
[6] Laubach S E. Fracture patterns in low-permeability-sandstone gas reservoir rocks in the Rocky Mountain region [C]//Low Permeability Reservoirs Symposium. Society of Petroleum Engineers, 1991.
[7] Lorenz J C, Hill R E. Subsurface fracture spacing: Comparison of inferences from slant/horizontal core and vertical core in Mesaverde reservoirs [J]. SPE Formation Evaluation, 1994,9(1):66-72.
[8] Narr W, Schechter D W, Thompson L B. Naturally fractured reservoir characterization [M]. Richardson, TX: Society of Petroleum Engineers, 2006.
[9] Priest S D. Discontinuity analysis for rock engineering [M]. New York: Springer Science & Business Media, 2012.
[10] Villaescusa E. Statistical modelling of rock jointing [J]. Probabilistic Methods in Geotechnical Engineering, 1993,11(2):221-231.
[11] Tamagawa T, Matsuura T, Anraku T, et al. Construction of fracture network model using static and dynamic data [C]//SPE Annual Technical Conference and Exhibition. Society of Petroleum Engineers, 2002.
[12] Darcel C, Bour O, Davy P, et al. Connectivity properties of two-dimensional fracture networks with stochastic fractal correlation [J]. Water Resources Research, 2003,39(10):1272.
[13] Kim T H, Schechter D S. Estimation of fracture porosity of naturally fractured reservoirs with no matrix porosity using fractal discrete fracture networks [J]. SPE Reservoir Evaluation & Engineering, 2009,12(2):232-242.
[14] De Dreuzy J R, Davy P, Erhel J, et al. Anomalous diffusion exponents in continuous two-dimensional multifractal media [J]. Physical Review E, 2004,70(1):811.
[15] 楊立中,黃濤,賀玉龍.裂隙巖體滲流—應(yīng)力—溫度耦合作用的理論與應(yīng)用[M].成都:西南交通大學(xué)出版社,2008. Yang Lizhong, Huang Tao, He Yulong. Theory and application of seepage-stress-temperature coupling in fractured rock mass [M]. Chengdu: Southwest Jiaotong University Press, 2008.
[16] 嚴(yán)俠,黃朝琴,姚軍,等.基于模擬有限差分的嵌入式離散裂縫數(shù)學(xué)模型[J].中國科學(xué):技術(shù)科學(xué),2014,44(12):1333-1342. Yan Xia, Huang Zhaoqin, Yao Jun, et al. The embeded discrete fracture model based on mimetic finite difference method [J]. Science China Press: Science and Technology, 2014,44(12):1333-1342.
[17] 韓大匡.油藏?cái)?shù)值模擬基礎(chǔ)[M].東營:石油工業(yè)出版社,1993. Han Dakuang. Foundation of reservoir numerical simulation [M]. Dongyin: Petroleum Industry Press, 1993.
[18] 吳明錄,姚軍.多層油藏流線數(shù)值試井解釋模型[J].石油勘探與開發(fā),2007,34(5):609-615. Wu Minglu, Yao Jun. Streamline numerical well testing interpretation model for multi-layer reservoir [J]. Petroleum Exploration and Development, 2007,34(5):609-615.
[19] 張艷玉,姚軍.現(xiàn)代試井解釋原理與方法[M].東營:中國石油大學(xué)出版社,2006. Zhang Yanyu, Yao Jun. Principles and methods of modern well testing interpretation [M]. Dongying: China University of Petroleum Press, 2006.
[20] 樊冬艷,姚軍,金強(qiáng),等.考慮儲層改造體積頁巖氣藏復(fù)合模型[J].東北石油大學(xué)學(xué)報(bào),2015,39(2):77-84. Fan Dongyan, Yao Jun, Jin Qiang, et al. Composite model considering reservoir reformation volume shale gas reservoir [J]. Journal of Northeast Petroleum University, 2015,39(2):77-84.
[21] 姜瑞忠,郜益華,孫召勃,等.基于點(diǎn)源解的偏心井試井典型曲線分析[J].東北石油大學(xué)學(xué)報(bào),2016,40(4):80-87. Jiang Ruizhong, Gao Yihua, Sun Zhaobo, et al. Analysis of eccentric well test typical curve based on point source solution [J]. Journal of Northeast Petroleum University, 2016, 40(4):80-87.
[22] Lee S H, Jensen C L, Lough M F. An efficient finite difference model for flow in a reservoir with multiple length-scale fractures [C]//SPE Annual Technical Conference and Exhibition. Society of Petroleum Engineers, 1999.
[23] Lee S H, Lough M F, Jensen C L. Hierarchical modeling of flow in naturally fractured formations with multiple length scales [J]. Water Resources Research, 2001,37(3):443-455.
[24] Li L, Lee S H. Efficient field-scale simulation of black oil in a naturally fractured reservoir through discrete fracture networks and homogenized media [J]. SPE Reservoir Evaluation & Engineering, 2008,11(4):750-758.
[25] Moinfar A, Varavei A, Sepehrnoori K, et al. Development of an efficient embedded discrete fracture model for 3D compositional reservoir simulation in fractured reservoirs [J]. SPE Journal, 2014,19(2):289-303.
[26] Moinfar A. Development of an efficient embedded discrete fracture model for 3D compositional reservoir simulation in fractured reservoirs [D]. Austin: University of Texas, 2013.
[27] Shakiba M. Modeling and simulation of fluid flow in naturally and hydraulically fractured reservoirs using embedded discrete fracture model [D]. Austin: University of Texas, 2014.
2016-08-06;編輯:張兆虹
長江學(xué)者和創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)發(fā)展計(jì)劃項(xiàng)目(IRT1294);中央高?;究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專項(xiàng)資金項(xiàng)目(14CX02045A)
吳明錄(1978-),男,博士,副教授,主要從事油氣田開發(fā)工程方面的研究。
TE357
A
2095-4107(2016)06-0114-07
DOI 10.3969/j.issn.2095-4107.2016.06.013