Разное

Тренажер состав числа: Тренажер – Состав числа – 1 класс

Содержание

Презентация-тренажёр «Состав числа от 1 до 10»

Слайды и текст этой онлайн презентации

Слайд 1

Тренажер по математике «Состав числа. 1 - 10»

Слайд 2

Тренажер по математике «Состав числа. 1 - 10» может быть использован в урочное и внеурочное время при закреплении изученных случаев состава числа от 1 до 10. Цели работы с тренажером: ***закреплять полученные знания ***воспитывать внимание, интерес к предмету Математика; ***учить первоклассников работать самостоятельно.
Тренажер выполнен с учетом принципов научности и доступности и может быть использован *** учителями (индивидуальная работа) *** воспитателями групп продленного дня *** родителями учеников
Правила работы с тренажером Из трех предложенных вариантов ответов ученик должен выбрать один, который характеризует состав числа, изображенного на слайде. При правильном выборе ответа ученик услышит аплодисменты. Если ученик ошибся, ему придется начинать сначала.

Слайд 3

5 + 2
3 + 5
6 + 2
7
Выбери правильный ответ

Слайд 4

6
3 + 3

3 + 4
8 - 5
Выбери правильный ответ

Слайд 5

10
8 + 1
5 + 5
6 + 6
Выбери правильный ответ

Слайд 6

9
3 + 4
10 - 5
6 + 3
Выбери правильный ответ

Слайд 7

8
7 + 3
4 + 5
9 - 1
Выбери правильный ответ

Слайд 8

3
2 + 2
10 - 7
5 - 4
Выбери правильный ответ

Слайд 9

4
8 - 2
3 + 3
6 - 2
Выбери правильный ответ

Слайд 10

5
7 - 2
4 + 3
10 - 7
Выбери правильный ответ

Слайд 11

10 - 7
1 + 3
6 - 4
2
Выбери правильный ответ

Слайд 12

1
5 - 3
9 - 8
6 - 4
Выбери правильный ответ

Слайд 13

Слайд 14

Извини, попробуй сначала!

Слайд 15

5+
Удачи!
Использован шаблон презентации http://school-box.ru/raznoe/vse-dlya-prezentazii.html
Автор данной презентации Мистрюкова Альбина Геннадьевна, Волгоград, 2015.

Онлайн тренажер на состав числа.

На главную

Один из базовых навыков, которым должен овладеть школьник младших классов - это знать состав чисел от 2 до 10. 

Каждое число можно представить в виде суммы двух чисел, которые входят в его состав.

Почему же это важно знать и уметь раскладывать числа на составляющие?

Знать состав любого числа очень сильно помогает в навыке быстрого счета. Есть числа, которые складывать легко. Например, 5+5 или 2+2.

Но, есть примеры, когда нам нужно "перейти" через десяток или пятерку. Например, 3+4 или 7+5 и.т.д.

Здесь могут появляться трудности, т.к. выполнить такое действия на пальцах рук становиться уже труднее.

С решением таких примеров и возникает большинство проблем.

Если школьник хорошо знает состав чисел и умеет быстро в уме разложить их на составляющие, решать такие примеры для него будет впоследствии намного проще.

Например, 3+4 можно записать так 3 + 2 + 2 = 5 + 2 = 7

Мы разложили 4 на 2 и 2 и в итоге пришли к тому, что к 5 прибавить 2 проще в уме, чем к 3 прибавить 4. К тому же, 3 + 2 - это состав числа 5.

Аналогичным образом позже происходят действия с примерами, в которых нужно выйти за десяток.

Например, 7 + 5 = 5 + 2 + 5 = 5 + 5 + 2 = 12

Очень важно, чтобы состав чисел ребенок именно запомнил, а не считал на пальцах. Нужно стараться, чтобы работа с числами, происходила как с образами.

Как правило, с составом числа работают заполнением пустых окошек домика.

В конце этой страницы вы можете найти онлайн тренажер, занимаясь по которому можно довести до автоматизма навык раскладывания чисел на составные части. 

Это пока тестовая версия онлайн тренажера. 

Сделать подобный тренажер на остальные цифры? Напишите в комментариях.

Может быть что-то изменить или добавить?

Эта обратная связь очень важна, т.к. пока непонятно, нужны ли такие тренажеры кому-нибудь или нет.

Тренажер «Состав числа» - презентация онлайн

МУНИЦИПАЛЬНОЕ АВТОНОМНОЕ ДОШКОЛЬНОЕ
ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ
ДЕТСКИЙ САД «СКАЗКА»
Конкурс презентаций «Интерактивная
мозаика 2014»
Автор: Беляева Наталья Ивановна
учитель-логопед 1 категории
село Сладково
Тюменская область
Выберите число, состав которого будете закреплять.
2
0
0
1
2
3
4
?
2
5
6
7
8
9
2
0
1
2
3
1
?
1
0
2
4
5
6
7
8
9
3
0
0
1
2
3
4
?
3
5
6
7
8
9
3
1
0
0
1
2
3
4
?2
3
5
6
7
8
9
4
0
0
1
2
3
4
?4
5
6
7
8
9
4
0
1
2
3
1
?
3
0
4
4
5
6
7
8
9
4
0
1
2
3
2
?2
1
3
0
4
4
5
6
7
8
9
5
0
0
1
2
3
4
?
5
5
6
7
8
9
5
0
1
2
3
1
?
4
0
5
4
5
6
7
8
9
5
0
1
2
3
2
?3
1
4
0
5
4
5
6
7
8
9
6
0
0
1
2
3
4
?
6
5
6
7
8
9
6
0
1
2
3
1
?
5
0
6
4
5
6
7
8
9
6
0
1
2
3
2
?
4
1
5
0
6
4
5
6
7
8
9
6
0
1
2
3
3
?
3
2
4
1
5
0
6
4
5
6
7
8
9
7
0
0
1
2
3
4
?7
5
6
7
8
9
7
0
1
2
3
1
?6
0
7
4
5
6
7
8
9
7
0
1
2
3
2
?
5
1
6
0
7
4
5
6
7
8
9
7
0
1
2
3
3
?
4
2
5
1
6
0
7
4
5
6
7
8
9
8
0
0
1
2
3
4
?
8
5
6
7
8
9
8
0
1
2
3
1
?
7
0
8
4
5
6
7
8
9
8
0
1
2
3
2
?
6
1
7
0
8
4
5
6
7
8
9
8
0
1
2
3
3
?
5
2
6
1
7
0
8
4
5
6
7
8
9
8
0
1
2
3
4
?4
3
5
2
6
1
7
0
8
4
5
6
7
8
9
9
1
0
1
2
3
4
?
8
5
6
7
8
9
9
0
1
2
3
2
?
7
1
8
4
5
6
7
8
9
9
0
1
2
3
3
?
6
2
7
1
8
4
5
6
7
8
9
9
0
1
2
3
4
?
5
3
6
2
7
1
8
4
5
6
7
8
9
9
0
1
2
3
0
9
?
4
5
3
6
2
7
1
8
4
5
6
7
8
9

31. Интернет – ресурсы

Буратино - images.yandex.ru
Доска - images.yandex.ru

Состав числа до 10 - игра тренажер

*** Это приложение покупают образовательные учреждения Сингапура, США и Великобритании ***

*** Первое место в Singapore Math® iPad Apps Rewiew ***
http://singaporemathsource.com/resources/singapore-math-ipad-apps/

"While the game is simple and has minimal levels, the basic number bond practice is solid. This is worth $2.99"
Cassandra Turner

Простая игра, облегчающая процесс запоминания цифровых пар состава чисел до 10.
Цель игры: запомнить состав чисел до 10.
Необходимые умения ребенка: уметь считать до 10, знать все цифры до 10.

Состав числа - это пары цифр, составляющие число при сложении.
Ребенку, который хорошо помнит состав всех чисел до десяти, гораздо легче решать школьные задачи по математике, чем тем детям, которые считают по пальцам.
Это приложение упрощает процесс по запоминанию цифровых пар состава чисел до 10.

Процесс запоминания происходит в игровой форме и выглядит следующим образом:
На экране появляется 20 фишек с цифрами. Ребенку необходимо нажимать только на те, которые составляют пары сложения для указанного на экране числа.
Например, надпись вверху экрана: «5» говорит о том, что необходимо подобрать пары цифр, входящих в состав числа 5, другими словами - составляющих в сумме число 5, это 2 и 3, 1 и 4, 5 и 0.
Если ребенок выбирает правильную пару, то она удаляется с экрана; если пара выбрана неправильно (например, для 5 это 4 и 2), то фишки остаются на экране. Нажав на знак вопроса, ребенок может посмотреть на все пары для текущего числа. Переход к следующему числу возможен только при минимальном количестве ошибок и очистке всего игрового поля от фишек.

Игра имеет 2 режима легкий и сложный. В легком режиме переход к следующему числу возможен, если допущена только две ошибки. В сложном режиме количество возможных ошибок увеличено до 8. Это увеличение связано с тем, что в сложном режиме все цифры на фишках скрыты от ребенка и открываются только при нажатии. То есть для прохождения необходимо запоминать еще и расположение фишек с цифрами на экране.
В зависимости от количества ошибочно указанных пар игроку выставляется оценка от одной до 5 звезд.

Несмотря на то, что запоминание происходит в игровой форме - это приложение больше образовательный инструмент, требующий от ребенка значительной концентрации внимания, поэтому стимулируйте ребенка на успешное прохождение игры.
На последней странице игру можно сбросить в начальное состояние.

Если состав чисел до 10 отложится в памяти вашего ребенка то операции с большими числами будут даваться ему значительно легче и математика в школе может стать его любимым предметом.

Математика. От 1 до 10. Состав числа.ТРЕНАЖЕР с поощрительными наклейками

Серия:

Тренажер

Автор:

Маврина

Количество страниц:

16

Год издания:

2019

Возрастные ограничения:

0+

Оплата банковским переводом  (напр., через Сбербанк РФ или иной удобный для Вас банк)

Данный способ оплаты  предполагает, что вы предварительно оплачиваете 100% стоимости заказа (вместе с доставкой) переводом на наш расчетный счет. После оформления заказа перед Вами отображается уже заполненная счет-квитанция для оплаты через Сбербанк РФ или иной удобный для Вас банк, Вы можете ее распечатать или переписать реквизиты, а затем отнести квитанцию  в ближайшей отделение банк и произвести оплату по реквизитам через кассу отделения выбранного Вами банка.

Оплата банковской картой Visa, MasterСard, Maestro, Visa Electron

, МИР

Данным способом Вы можете оплатить заказ непосредственно  после  оформления заказа (предполагается  100 % оплата Товара).
*Данный способ оплаты можно использовать только при оформлении заказа на физическое лицо. Для юридических лиц и индивидуальных предпринимателей данный способ оплаты недоступен.

**к сожалению, не все  банковские карты  пригодны для оплаты через интернет. Однако некоторые банки начали выпуск специальных карт "электрон" этого типа, имеющих коды CVC2 и CVV2, которые могут быть использованы для оплаты заказов через интернет. Код CVV2/CVC2 - это контрольный номер, состоящий из трех цифр, который напечатан на обратной стороне банковской карты. Этот номер, обычно, напечатан в верхнем правом углу специальной полосы для подписи. Ввод номера необходим, чтобы убедиться, что карта используется настоящим владельцем.

При оформлении заказа просим Вас указывать реальный адрес электронный почты, на него после совершения платежа будет автоматически направлен кассовый чек, подтверждающий оплату Товара.


Внимание! До поступления денежных средств за заказанный Товар интернет – магазин Стрекоза не резервирует Товары на складе и не приступает к формированию заказа.

Формирование заказа осуществляется только после подтверждения оплаты или поступления денежных средств на расчетный счет интернет – магазина Стрекоза  (срок зачисления денежных средств на расчетный счет интернет – магазина обычно составляет от 1 до 3 рабочих дней). Вы можете ускорить формирование и отправку заказа, прислав нам копию банковской квитанции на адрес электронной почты [email protected] или воспользовавшись на сайте вкладкой для обратной связи. Обратите внимание, что в разных банках могут взиматься комиссионные сборы при совершении платежей.

Какие платежи НЕ принимаются:

  • Для заказов, оформленных физическими лицами  НЕ допускается оплата заказа юридическими лицами или индивидуальными предпринимателями.

Возврат денежных средств покупателю по безналичному расчету

Возврат денежных средств осуществляется на банковскую карту, с которой происходила оплата заказа. Срок перечисления средств занимает до 10- ти рабочих дней. Сроки окончательного зачисления средств на банковскую карту зависят от платежных систем MC и VISA, а также от Вашего банка и могут составлять до 30 рабочих дней.

При оформлении возврата  денежных средств Вам необходимо предоставить требование, о возврате направив его на адрес электронной почты [email protected] или воспользовавшись на сайте интернет – магазина вкладкой обратная связь, приложить к нему копию паспорта или иной документ удостоверяющий личность покупателя, кассовый чек.

ЗАЯВЛЕНИЕ НА ВОЗВРАТ ДЕНЕЖНЫХ СРЕДСТВ

Состав числа 5 тренажер – Telegraph

Состав числа 5 тренажер

Скачать файл - Состав числа 5 тренажер

Повторяем состав чисел 15, 16, 17, Игра поможет повторить состав чисел 11 и На 2 слайде выбираем число, состав которого мы хотим повторить. Заселяем домики с подсказками героев мультфильмов. Не забудьте перед работой включить макросы. Выход из теста осуществляется клавишей esc. Изменения в конце работы НЕ СОХРАНЯТЬ. Выход из теста осуществляется нажатием клавиши esc. Главная О сайте О себе Полезные ссылки Мастер-классы. Рубрики 1 сентября 23 февраля 8 марта Внеклассная работа Видеоролики Готовимся к школе Математика Первые уроки грамоты Родителям Состав чисел до 10 Учим цифры Учимся мыслить логически Читаем с пчёлкой Читаем со зверятами День матери Для учителя Конспекты уроков Мастер-классы Ресурсы для программы RM Easiteach Next Generation Литературное чтение Викторины Внеклассное чтение Клипы Презентации к урокам Математика 1 класс Игры Состав чисел от 11 до 18 Тесты-тренажёры 4 класс Таблица умножения Новый год Викторины Игры Клипы Конкурсы Новогодние игрушки Обратная связь Обучение грамоте Звуковая модель слова Игры Презентации о буквах Ролики о буквах Окружающий мир Поделки из бумаги Поделки из пластилина Рабочие программы 'Школа России' 1 класс Русский язык 1 класс 2 класс 4 класс Безударная гласная Игры Кроссворды Словарные слова Тесты-тренажёры Учимся рисовать Шаблоны для создания презентаций. Тренажёр выполнен в программе Microsoft Office Power Point Состав чисел от 5 до 10 тест-игра Суббота, 30 Июнь Подпишись на обновления сайта! Получай новые статьи на почту:

Интерактивный тренажер 'Состав чисел до 10'

Презентация - Тренажёр «Состав числа 9»

Варианты комбинаций из 4 цифр

Долго грузит интернет что делать

Состав числа 5. «Лампочки»

Евгения Кимовна, Вы просто умничка! Огромное спасибо за Ваш труд! С уважением, Галина Александровна. Замечательный тренажер, эстетично оформлен. С уважением, Нина Николаевна. Огромное спасибо за замечательный ресурс и Ваш труд! Материал выполнен на высоком уровне. Нет лишних деталей, красочно оформлено, все элементы работоспособны. Тренажер соответствует поставленным задачам. Целесообрано использовали графические объекты. Были учтены возрастные особенности детей. Мне очень понравился Ваш материал. Желаю Вам дальнейших творческих успехов! Ждем новых Ваших работ. Буду этому очень рада. С уважением и признательностью, Ирина Валентиновна. Уважаемая Евгения Кимовна, спасибо за качественный ресурс, в который вы вложили много труда. Моим первоклассникам сегодня было очень интересно работать над составом чисел. Думаю, что ресурс займет достойное место в библиотеке сообщества. С уважением, Елена Александровна. Главная Контакты Поиск Помощь. Конкурсы Конкурсы нашего сообщества. Диспуты Площадка для выражения своего мнения. Активность Лента активности педагогов. Ресурсы Интернета Подборка ссылок на образовательные сайты. Чат Живое общение в реальном времени. Доска Доска для рисования. Опросы Голосования по различным вопросам. Разделы Список всех разделов портала. Теги Поиск материалов по ключевым словам. Публикации Публикации наших педагогов. Вы используете устаревший браузер. Для более комфортного использования нашего сайта, пожалуйста обновите ваш текущий веб браузер. Состав чисел в пределах Конкурс 'Педагогический калейдоскоп', номинация 'Дидактические материалы', УМК любой. Дидактический материал тренажер для закрепления знаний состава числа. Рекомендуем посмотреть похожие работы: Who Knows Animals Best. Сочинение на татарском языке. Present Perfect мы Present Perfect Continuous и Present Perfect vs Past Simple. Скачать эту работу Размер: Предварительный просмотр презентации в виде Flash-ролика. О нас Конфиденциальность Пользовательское соглашение ЧаВо Пригласить друга Контакты В закладки. Printable worksheets 5кл 3. Who Knows Animals Best 5. Сочинение на татарском языке 6.

Продам машину бу

Стих про бориса

Состав числа 5. Интерактивная игра-тренажер

Следует обратить внимание на способ

Как сделать скриншот на телефоне huawei

Учимся играя

Видео не найдено что делать

Какие суды и в каком составе

Тренажер с поощрительными наклейками. Математика. От 1 до 10. Состав числа

ТАБЛИЦА РАЗМЕРОВ

  Одежда для детей и младенцев

Верх или комбинезоны

Размер
для заказа

Рост

Обхват
груди

Обхват 
талии

Обхват 
бедер

Возраст

50

40-50

41-43

41-43

41-43

0-1 месяца

56

51-56

43-45

43-45

43-45

1-2 месяца

62

57-62

45-47

45-47

45-47

2-3 месяца

68

63-68

47-49

46-48

47-49

4-6 месяцев

74

69-74

49-51

47-49

49-51

7-9 месяцев

80

75-80

51-53

48-50

51-53

10-12 месяцев

86

81-86

52-54

49-51

52-54

13-18 месяцев

92

87-92

53-55

50-52

54-56

2 года

98

93-98

54-56

51-53

56-58

3 года

104

99-104

55-57

52-54

58-60

4 года

110

105-110

57-59

53-55

60-62

5 лет

116

111-116

59-61

54-56

61-64

6 лет

122

117-122

61-63

55-57

64-67

7 лет

128

123-128

63-65

57-59

67-70

8 лет

134

129-134

65-68

59-61

70-73

9 лет

140

135-140

68-71

61-63

73-76

10 лет

146

141-146

71-74

63-65

76-79

11 лет

Все мерки указаны в см

 В случае, если мерки Вашего ребенка находятся между двумя размерами мы рекомендуем выбрать больший размер. В случае, если размер не подойдет, Вы сможете обменять на другой размер.

Одежда для детей и младенцев

Низ

Размер

Рост

Обхват 
талии

Обхват 
бедер

Возраст

50

40-50

41-43

41-43

0-1 месяца

56

51-56

43-45

43-45

1-2 месяца

62

57-62

45-47

45-47

2-3 месяца

68

63-68

46-48

47-49

4-6 месяцев

74

69-74

47-49

49-51

7-9 месяцев

80

75-80

48-50

51-53

10-12 месяцев

86

81-86

49-51

52-54

13-18 месяцев

92

87-92

50-52

54-56

2 года

98

93-98

51-53

56-58

3 года

104

99-104

52-54

58-60

4 года

110

105-110

53-55

60-62

5 лет

116

111-116

54-56

61-64

6 лет

122

117-122

55-57

64-67

7 лет

128

123-128

57-59

67-70

8 лет

134

129-134

59-61

70-73

9 лет

140

135-140

61-63

73-76

10 лет

146

141-146

63-65

76-79

11 лет

Все мерки указаны в см

В случае, если мерки Вашего ребенка находятся между двумя размерами мы рекомендуем выбрать больший размер. В случае, если размер не подойдет, Вы сможете обменять на другой размер.

Подростки (12-17 лет)

Верх и комбинезоны

Девочки

Мальчики

Размер
для заказа

Рост

Обхват
груди

Обхват
талии

Обхват
бедер

Обхват
талии

Обхват
бедер

Возраст

152

147-152

74-77

65-67

79-83

65-67

79-82

12 лет

158

153-158

77-80

67-69

83-87

67-69

82-85

13 лет

164

159-164

80-83

69-71

87-91

69-72

85-88

14 лет

170

165-170

83-87

71-74

91-95

72-76

88-92

15 лет

176

171-176

87-91

74-77

95-99

76-80

92-96

16 лет

182

177-182

91-95

77-80

99-103

80-84

96-100

17 лет

Все мерки указаны в см

В случае, если мерки Вашего ребенка находятся между двумя размерами мы рекомендуем выбрать больший размер. В случае, если размер не подойдет, Вы сможете обменять на другой размер.

Подростки (12-17 лет)   Низ

Девочки

Мальчики

Размер
для заказа

Рост

Обхват
талии

Обхват
бедер

Обхват
талии

Обхват
бедер

Возраст

152

147-152

65-67

79-83

65-67

79-82

12 лет

158

153-158

67-69

83-87

67-69

82-85

13 лет

164

159-164

69-71

87-91

69-72

85-88

14 лет

170

165-170

71-74

91-95

72-76

88-92

15 лет

176

171-176

74-77

95-99

76-80

92-96

16 лет

182

177-182

77-80

99-103

80-84

96-100

17 лет

В случае, если мерки Вашего ребенка находятся между двумя размерами мы рекомендуем выбрать больший размер. В случае, если размер не подойдет, Вы сможете обменять на другой размер.

Композиционное моделирование смешивающихся процессов

Прогнозирование смешивающегося заводнения лучше всего выполнять с помощью симулятора композиционного коллектора. Моделирование должно иметь возможность прогнозировать фазовое поведение, а также поведение вытеснения в пласте для прогнозирования таких величин, как приращение нефтеотдачи, потребность в смешиваемом растворителе и эффективность использования растворителя, а также для оптимизации таких переменных, как состав растворителя, рабочее давление, пробка. размер, соотношение воды и газа (WAG), размещение нагнетательных скважин и скорость закачки.

Симулятор композиционного коллектора рассчитывает поток в трех измерениях: растворитель, нефть и вода, а также n компонентов в фазах растворителя и масла. Он также вычисляет фазовое равновесие фаз масла и растворителя (т.е. равновесные составы и относительные объемы фаз растворителя и масла) в каждом блоке сетки симулятора. Кроме того, он вычисляет плотности растворителя и масляной фазы. Равновесные составы и плотности рассчитываются с помощью уравнения состояния (EOS).Зная фазовый состав и плотность, вязкость растворителя и масла и другие свойства, такие как межфазное натяжение, оцениваются на основе корреляций.

Прогнозирование фазового поведения

Фазовое поведение можно предсказать по:

Фазовое поведение (от обоих методов) обеспечивает ценные входные данные для симулятора коллектора.

Преимущества использования композиционного тренажера

Симулятор композиции является наиболее точным с точки зрения механики симулятором процессов композиции растворителей.Когда EOS правильно настроен на соответствующие экспериментальные данные, он вычисляет реалистичное фазовое поведение. Таким образом, можно принять во внимание соответствующее фазовое поведение для заводнения обогащенным углеводородным растворителем, обедненным углеводородным растворителем, N 2 и CO 2 . Композиционные симуляторы предсказывают влияние изменения давления и состава нагнетаемого растворителя на вытеснение без необходимости вводить приближения в симулятор для этих эффектов (за исключением того, что само уравнение состояния является приближением).Композиционный симулятор способен вычислять реалистичное поведение, когда давление значительно ниже минимального давления смешиваемости (MMP) впрыскиваемого растворителя, близко, но все еще ниже MMP или намного выше MMP. По этой причине он идеально подходит для изучения оптимальных условий эксплуатации.

В дополнение к этим преимуществам, композиционное моделирование в значительной степени устраняет необходимость в определяемой пользователем остаточной нефтенасыщенности смешиваемого заводнения, поскольку оно естественным образом вычисляет количество остаточной нефти, оставшейся после взаимодействия фазового поведения и дисперсии и реалистично распределяет остаточную насыщенность как переменную насыщенность вместо входной постоянной насыщенности.

Композиционное моделирование может иметь и другие аспекты механистической реальности помимо фазового поведения. Механизмы молекулярной диффузии и конвективной дисперсии могут быть включены в уравнения, решаемые симулятором. Хотя чувствительность к уточнению сетки (описанная ниже) или числовая дисперсия могут затмить эффекты этих механизмов во многих моделированиях, их может быть важно включить в эталонное моделирование с мелкой сеткой (также описанное ниже).

Другой физический механизм, который может быть включен в композиционное моделирование, - это влияние межфазного натяжения (IFT) на относительную проницаемость растворителя / нефти и капиллярное давление.Хотя трудно предвидеть влияние конкретного механизма в сложном композиционном моделировании заводнения растворителем, включение механизма IFT кажется разумным.

Когда включена соответствующая обработка относительной проницаемости, композиционное моделирование предсказывает реалистичное улавливание растворителя, особенно улавливание растворителя поперечным потоком нефти. Переток нефти в зону, поглощаемую растворителем, несмешивающе замещает растворитель при моделировании состава и оставляет растворитель в виде остаточного насыщения, соответствующего фазовому поведению.

Недостатки использования композиционного тренажера

Основными недостатками композиционного симулятора являются степень детализации сетки, которая часто требуется для расчета нефтеотдачи с удовлетворительной точностью, и время вычислений, необходимое для моделирования на мелкой сетке. Эти факторы обычно исключают использование композиционного симулятора непосредственно для моделирования всего месторождения, если не используется какой-либо метод масштабирования для передачи информации, полученной от моделирования опорной модели с мелкой сеткой в ​​ограниченном масштабе коллектора, к моделированию с крупной сеткой в ​​полном масштабе. масштаб модели поля.Прогнозируемое преимущество заводнения растворителем с улучшенным составом может быть существенно ошибочным, если моделирование выполняется непосредственно с помощью модели всего месторождения с типичными крупными сетками. Это проиллюстрировано рис. 1 , на котором показаны результаты исследования коллектора с обогащением растворителем. [1] На этом рисунке моделирование было выполнено для двух четвертых девятиточечных моделей, которые представляют одно и то же описание коллектора.

  • Одна модель имела мелкую сетку (30 × 30 × 31 ячейка в направлениях x -, y - и z -)
  • Другой имел ту же сетку, что и в модели полного поля (5 × 5 × 17).

Приращение извлечения на этом рисунке представляет собой разницу между моделированием заводнения растворителем и заводнения в каждой модели. Прямое моделирование всего месторождения завышает прогноз прироста извлечения в два раза.

  • Рис. 1 - Прогнозы с эталонной моделью и соответствующей моделью с размером сетки полного поля (по Jerauld [1] ).

Также существуют некоторые дополнительные требования к данным для прогнозирования улавливания растворителя и гистерезиса относительной проницаемости растворителя, которые не обнаруживаются при моделировании заводнения черной нефтью.

Эталонные модели с мелкой сеткой

Эталонные модели с мелкой сеткой используются для уменьшения проблем с чувствительностью к уточнению сетки в симуляторах композиции. Чувствительность к уточнению сетки является чрезвычайно сложной проблемой во многих симуляциях растворителей с улучшенным составом. Проблема проявляется в том, что прогнозируемое поведение изменяется по мере уточнения сетки (т. Е. Когда блоки сетки становятся все меньше и меньше). Такое поведение может быть вызвано ошибкой усечения или числовым разбросом, возникающим в результате представления производных конечными разностями; из-за невозможности точно определить размер сольвентных языков или пальцев с большими блоками сетки; и из-за невозможности представить с помощью больших блоков сетки некоторые особенности описания коллектора, которые имеют важное влияние на вытеснение растворителем, такие как прерывистые сланцы, тонкие пласты с высокой проницаемостью или зоны поглощения.

Важность минимизации ошибки уточнения сетки

Рис. 2 показывает инкрементное извлечение, вычисленное для двух разных 3D-моделей, одна представляет одну восьмую из девяти точек, другая - одну четвертую из девяти точек. Каждая модель имела различное геостатистическое распределение коррелированной проницаемости с разбросанными, прерывистыми глинами, представленными нулевой вертикальной проницаемостью между блоками сетки. Проницаемость и пористость были увеличены методом перенормировки от модели с наименьшими блоками сетки к другим моделям. [2]

  • Рис. 2 - Пример чувствительности к уточнению сетки.

Базовая модель для одной восьмой девяти точек имеет сетку 20 × 20 × 40. Блоки решетки имели ширину 93 фута и толщину 1 фут. Координатная сетка модели с девятью точками в одну четвертую составляла 20 × 20 × 80, с блоками сетки также 93 фута на стороне и толщиной 1 фут.

Инкрементное извлечение на этом рисунке показано в зависимости от 1 / NX, где 1 / NX - это безразмерный размер блока сетки в направлении x .Однако в этой задаче безразмерные размеры блока сетки в двух других направлениях также напрямую зависят от размера блока сетки в направлении x . Очевидно, что по мере того, как размер блока сетки уточняется, прогнозируемая дополнительная добыча уменьшается для того, что, как предполагается, является той же проблемой коллектора.

Рис. 2 иллюстрирует важность минимизации ошибки уточнения сетки и явного включения деталей описания коллектора, которые существенно влияют на поток.Как правило, минимизация ошибки при уточнении сетки и адекватный учет важных деталей описания коллектора требует небольших блоков сетки. Желательны слои толщиной 1 фут или не более нескольких футов и имеющие не менее 20-40 блоков поперечной сетки между скважинами. К сожалению, такая точная сетка невозможна для моделирования всего поля, для большинства 3D-моделирования одного шаблона или, возможно, даже для некоторых повторяющихся трехмерных элементов шаблона. Из-за этого прогнозы месторождения должны выполняться в два этапа - с эталонными моделями, которые могут иметь достаточно точную сетку для достижения целей, изложенных выше, и с моделями с масштабированием, которые включают информацию, полученную из эталонных моделей, в прогнозы месторождения, которые учитывают резервуар в масштабах всего месторождения. описание, несколько шаблонов, а также операционные реалии и ограничения.

Хотя желательно сделать моделирование трехмерной эталонной модели сеткой с такой точностью, чтобы вычисленный ответ был достаточно близок к сходящемуся ответу, приведенное выше обсуждение показывает, что в целом это может быть невозможно. Разумной альтернативой может быть создание 2D-моделирования поперечного сечения с мелкой сеткой для изучения проблемы уточнения сетки, потому что для многих задач уточнение сетки оказывает большее влияние на вычисленный результат, чем площадные эффекты, зафиксированные трехмерной моделью с более грубой сеткой.Двумерные сечения переменной ширины иногда адекватно представляют поведение трехмерных моделей сегментов массива с такой же точной сеткой. В этих сечениях ширина меньше вблизи инжектора и продуцента и увеличивается в межскважинной области. Это приводит к тому, что скорость потока будет максимальной около скважин и самой низкой на полпути между скважинами, как это было бы при трехмерном вытеснении. Даже если поперечное сечение с мелкой сеткой не является реалистичным моделированием трехмерного смещения с мелкой сеткой, оно все равно может предсказывать постепенное восстановление лучше, чем моделирование в трехмерной модели с более грубой сеткой.Более того, двухмерное моделирование поперечного сечения хорошо подходит для масштабирования с помощью моделей сегментов и линий тока / потоков, обсуждаемых в следующем разделе.

Потенциальная процедура разработки опорной трехмерной модели состоит в том, чтобы сначала выполнить трехмерное моделирование элемента узора с максимально возможной детализацией сетки. Затем из этой модели берутся сечения от скважины к скважине, и сечения дополнительно уточняются. Псевдосвойства разрабатываются для исходных сечений, которые предсказывают характеристики сечений с более мелкой сеткой.Затем эти псевдосвойства используются в трехмерной модели с умеренной сеткой для аппроксимации эффекта дальнейшего уточнения сетки. [1]

Масштабирование до полного поля из модели с мелкой сеткой - следующий шаг в понимании поведения смешивающегося наводнения.

Список литературы

  1. 1.0 1.1 1.2 Jerauld, G.R. 1998. Пример масштабирования для многоконтактной закачки смешиваемого углеводородного газа. SPE Res Eval & Eng 1 (6): 575–582.SPE-53006-PA. http://dx.doi.org/10.2118/53006-PA
  2. ↑ Christie, M.A., Mansfield, M., King, P.R. et al. 1995. Основанный на перенормировке метод апскейлинга для наводнений WAG в неоднородных коллекторах. Представлено на симпозиуме SPE по моделированию коллектора, Сан-Антонио, Техас, 12-15 февраля 1995 г. SPE-29127-MS. http://dx.doi.org/10.2118/29127-MS

Интересные статьи в OnePetro

Адеподжу, О. О., Лейк, Л. В., и Джонс, Р. Т. (2013, 30 января). Исследование анизотропного перемешивания при смешиваемых перемещениях.Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 159557-PA

Джонс, Р. Т., и Гарме, Г. (1 октября 2010 г.). Апскейлинг смешивающихся паводков в неоднородных коллекторах с учетом перемешивания в коллекторах. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 124000-PA

Джонс, Р. Т., Сах, П., и Солано, Р. (2002, 1 февраля). Влияние дисперсии на эффективность локального вытеснения при заводнении многокомпонентного обогащенного газа выше минимальной смешиваемости. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118/75806-PA

Джонс, Р. Т., Файерс, Ф. Дж., И Орр, Ф. М. (1994, 1 апреля). Влияние обогащения и дисперсии газа на почти смешиваемые смещения в конденсаторно-испарительных приводах. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 24938-PA

Ли Ю. и Джонс Р. Т. (2006, 1 октября). Расчеты быстрой вспышки для композиционного моделирования. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 95732-PA

Окуно, Р., Джонс, Р. Т., и Сепернори, К. (1 сентября 2010 г.). Трехфазная вспышка в композиционном моделировании сокращенным методом.Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 125226-PA

Окуно Р., Джонс Р. Т. и Сепернори К. (2010 г., 1 марта). Применение приведенного метода в композиционном моделировании. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 119657-PA

Макгуайр, П. Л., Сталкап, Ф. И. (1995, 1 мая). Анализ эффективности и оптимизация проекта смешиваемого газа в Прадхо-Бэй. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 22398-PA

Ньюли, Т. М. Дж., И Меррилл, Р. К. (1991, 1 ноября).Выбор псевдокомпонентов для композиционного моделирования. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 19638-PA

Першке, Д. Р., Поуп, Г. А., и Сепернори, К. (1989, 1 января). Идентификация фаз во время композиционного моделирования. Общество инженеров-нефтяников.

Ратмелл, Дж. Дж., Сталкап, Ф. И., и Хассинджер, Р. К. (1971, 1 января). Лабораторное исследование смешиваемого вытеснения углекислым газом. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 3483-MS

Сталкап, Ф.I. (1987, 1 января). Поведение вытеснения в процессе привода конденсирующегося / испаряющегося газа. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 16715-MS

Stalkup, F. (1998, 1 января). Прогнозирование влияния продолжающегося обогащения газа выше MME на нефтеотдачу при заводнениях обогащенного углеводородного газа. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 48949-MS

Stalkup, F. L. (1990, 1 ноября). Влияние обогащения газа и численной дисперсии на прогнозы движения обогащенного газа. Общество инженеров-нефтяников.DOI: 10.2118 / 18060-PA

Тодд, М.Р. и Лонгстафф, У.Дж. 1972. Разработка, тестирование и применение численного симулятора для прогнозирования характеристик смешивающихся наводнений. J Pet Technol 24 (7): 874–882. SPE-3484-PA. http://dx.doi.org/10.2118/3484-PA

Внешние ссылки

Используйте этот раздел, чтобы предоставить ссылки на соответствующие материалы на других веб-сайтах, кроме PetroWiki и OnePetro.

См. Также

Смешивающееся затопление

Масштабирование до полного смешиваемого поведения при наводнении

Насыщение растворителем при заводнении смешивающимся веществом

PEH: Смешиваемые_процессы

Композиционное моделирование смешивающихся процессов

Прогнозирование смешивающегося заводнения лучше всего выполнять с помощью симулятора композиционного коллектора.Моделирование должно иметь возможность прогнозировать фазовое поведение, а также поведение вытеснения в пласте для прогнозирования таких величин, как приращение нефтеотдачи, потребность в смешиваемом растворителе и эффективность использования растворителя, а также для оптимизации таких переменных, как состав растворителя, рабочее давление, пробка. размер, соотношение воды и газа (WAG), размещение нагнетательных скважин и скорость закачки.

Симулятор композиционного коллектора рассчитывает поток в трех измерениях: растворитель, нефть и вода, а также n компонентов в фазах растворителя и масла.Он также вычисляет фазовое равновесие фаз масла и растворителя (т.е. равновесные составы и относительные объемы фаз растворителя и масла) в каждом блоке сетки симулятора. Кроме того, он вычисляет плотности растворителя и масляной фазы. Равновесные составы и плотности рассчитываются с помощью уравнения состояния (EOS). Зная фазовый состав и плотность, вязкость растворителя и масла и другие свойства, такие как межфазное натяжение, оцениваются на основе корреляций.

Прогнозирование фазового поведения

Фазовое поведение можно предсказать по:

Фазовое поведение (от обоих методов) обеспечивает ценные входные данные для симулятора коллектора.

Преимущества использования композиционного тренажера

Симулятор композиции является наиболее точным с точки зрения механики симулятором процессов композиции растворителей. Когда EOS правильно настроен на соответствующие экспериментальные данные, он вычисляет реалистичное фазовое поведение. Таким образом, можно принять во внимание соответствующее фазовое поведение для заводнения обогащенным углеводородным растворителем, обедненным углеводородным растворителем, N 2 и CO 2 .Композиционные симуляторы предсказывают влияние изменения давления и состава нагнетаемого растворителя на вытеснение без необходимости вводить приближения в симулятор для этих эффектов (за исключением того, что само уравнение состояния является приближением). Композиционный симулятор способен вычислять реалистичное поведение, когда давление значительно ниже минимального давления смешиваемости (MMP) впрыскиваемого растворителя, близко, но все еще ниже MMP или намного выше MMP. По этой причине он идеально подходит для изучения оптимальных условий эксплуатации.

В дополнение к этим преимуществам, композиционное моделирование в значительной степени устраняет необходимость в определяемой пользователем остаточной нефтенасыщенности смешиваемого заводнения, поскольку оно естественным образом вычисляет количество остаточной нефти, оставшейся после взаимодействия фазового поведения и дисперсии и реалистично распределяет остаточную насыщенность как переменную насыщенность вместо входной постоянной насыщенности.

Композиционное моделирование может иметь и другие аспекты механистической реальности помимо фазового поведения.Механизмы молекулярной диффузии и конвективной дисперсии могут быть включены в уравнения, решаемые симулятором. Хотя чувствительность к уточнению сетки (описанная ниже) или числовая дисперсия могут затмить эффекты этих механизмов во многих моделированиях, их может быть важно включить в эталонное моделирование с мелкой сеткой (также описанное ниже).

Другой физический механизм, который может быть включен в композиционное моделирование, - это влияние межфазного натяжения (IFT) на относительную проницаемость растворителя / нефти и капиллярное давление.Хотя трудно предвидеть влияние конкретного механизма в сложном композиционном моделировании заводнения растворителем, включение механизма IFT кажется разумным.

Когда включена соответствующая обработка относительной проницаемости, композиционное моделирование предсказывает реалистичное улавливание растворителя, особенно улавливание растворителя поперечным потоком нефти. Переток нефти в зону, поглощаемую растворителем, несмешивающе замещает растворитель при моделировании состава и оставляет растворитель в виде остаточного насыщения, соответствующего фазовому поведению.

Недостатки использования композиционного тренажера

Основными недостатками композиционного симулятора являются степень детализации сетки, которая часто требуется для расчета нефтеотдачи с удовлетворительной точностью, и время вычислений, необходимое для моделирования на мелкой сетке. Эти факторы обычно исключают использование композиционного симулятора непосредственно для моделирования всего месторождения, если не используется какой-либо метод масштабирования для передачи информации, полученной от моделирования опорной модели с мелкой сеткой в ​​ограниченном масштабе коллектора, к моделированию с крупной сеткой в ​​полном масштабе. масштаб модели поля.Прогнозируемое преимущество заводнения растворителем с улучшенным составом может быть существенно ошибочным, если моделирование выполняется непосредственно с помощью модели всего месторождения с типичными крупными сетками. Это проиллюстрировано рис. 1 , на котором показаны результаты исследования коллектора с обогащением растворителем. [1] На этом рисунке моделирование было выполнено для двух четвертых девятиточечных моделей, которые представляют одно и то же описание коллектора.

  • Одна модель имела мелкую сетку (30 × 30 × 31 ячейка в направлениях x -, y - и z -)
  • Другой имел ту же сетку, что и в модели полного поля (5 × 5 × 17).

Приращение извлечения на этом рисунке представляет собой разницу между моделированием заводнения растворителем и заводнения в каждой модели. Прямое моделирование всего месторождения завышает прогноз прироста извлечения в два раза.

  • Рис. 1 - Прогнозы с эталонной моделью и соответствующей моделью с размером сетки полного поля (по Jerauld [1] ).

Также существуют некоторые дополнительные требования к данным для прогнозирования улавливания растворителя и гистерезиса относительной проницаемости растворителя, которые не обнаруживаются при моделировании заводнения черной нефтью.

Эталонные модели с мелкой сеткой

Эталонные модели с мелкой сеткой используются для уменьшения проблем с чувствительностью к уточнению сетки в симуляторах композиции. Чувствительность к уточнению сетки является чрезвычайно сложной проблемой во многих симуляциях растворителей с улучшенным составом. Проблема проявляется в том, что прогнозируемое поведение изменяется по мере уточнения сетки (т. Е. Когда блоки сетки становятся все меньше и меньше). Такое поведение может быть вызвано ошибкой усечения или числовым разбросом, возникающим в результате представления производных конечными разностями; из-за невозможности точно определить размер сольвентных языков или пальцев с большими блоками сетки; и из-за невозможности представить с помощью больших блоков сетки некоторые особенности описания коллектора, которые имеют важное влияние на вытеснение растворителем, такие как прерывистые сланцы, тонкие пласты с высокой проницаемостью или зоны поглощения.

Важность минимизации ошибки уточнения сетки

Рис. 2 показывает инкрементное извлечение, вычисленное для двух разных 3D-моделей, одна представляет одну восьмую из девяти точек, другая - одну четвертую из девяти точек. Каждая модель имела различное геостатистическое распределение коррелированной проницаемости с разбросанными, прерывистыми глинами, представленными нулевой вертикальной проницаемостью между блоками сетки. Проницаемость и пористость были увеличены методом перенормировки от модели с наименьшими блоками сетки к другим моделям. [2]

  • Рис. 2 - Пример чувствительности к уточнению сетки.

Базовая модель для одной восьмой девяти точек имеет сетку 20 × 20 × 40. Блоки решетки имели ширину 93 фута и толщину 1 фут. Координатная сетка модели с девятью точками в одну четвертую составляла 20 × 20 × 80, с блоками сетки также 93 фута на стороне и толщиной 1 фут.

Инкрементное извлечение на этом рисунке показано в зависимости от 1 / NX, где 1 / NX - это безразмерный размер блока сетки в направлении x .Однако в этой задаче безразмерные размеры блока сетки в двух других направлениях также напрямую зависят от размера блока сетки в направлении x . Очевидно, что по мере того, как размер блока сетки уточняется, прогнозируемая дополнительная добыча уменьшается для того, что, как предполагается, является той же проблемой коллектора.

Рис. 2 иллюстрирует важность минимизации ошибки уточнения сетки и явного включения деталей описания коллектора, которые существенно влияют на поток.Как правило, минимизация ошибки при уточнении сетки и адекватный учет важных деталей описания коллектора требует небольших блоков сетки. Желательны слои толщиной 1 фут или не более нескольких футов и имеющие не менее 20-40 блоков поперечной сетки между скважинами. К сожалению, такая точная сетка невозможна для моделирования всего поля, для большинства 3D-моделирования одного шаблона или, возможно, даже для некоторых повторяющихся трехмерных элементов шаблона. Из-за этого прогнозы месторождения должны выполняться в два этапа - с эталонными моделями, которые могут иметь достаточно точную сетку для достижения целей, изложенных выше, и с моделями с масштабированием, которые включают информацию, полученную из эталонных моделей, в прогнозы месторождения, которые учитывают резервуар в масштабах всего месторождения. описание, несколько шаблонов, а также операционные реалии и ограничения.

Хотя желательно сделать моделирование трехмерной эталонной модели сеткой с такой точностью, чтобы вычисленный ответ был достаточно близок к сходящемуся ответу, приведенное выше обсуждение показывает, что в целом это может быть невозможно. Разумной альтернативой может быть создание 2D-моделирования поперечного сечения с мелкой сеткой для изучения проблемы уточнения сетки, потому что для многих задач уточнение сетки оказывает большее влияние на вычисленный результат, чем площадные эффекты, зафиксированные трехмерной моделью с более грубой сеткой.Двумерные сечения переменной ширины иногда адекватно представляют поведение трехмерных моделей сегментов массива с такой же точной сеткой. В этих сечениях ширина меньше вблизи инжектора и продуцента и увеличивается в межскважинной области. Это приводит к тому, что скорость потока будет максимальной около скважин и самой низкой на полпути между скважинами, как это было бы при трехмерном вытеснении. Даже если поперечное сечение с мелкой сеткой не является реалистичным моделированием трехмерного смещения с мелкой сеткой, оно все равно может предсказывать постепенное восстановление лучше, чем моделирование в трехмерной модели с более грубой сеткой.Более того, двухмерное моделирование поперечного сечения хорошо подходит для масштабирования с помощью моделей сегментов и линий тока / потоков, обсуждаемых в следующем разделе.

Потенциальная процедура разработки опорной трехмерной модели состоит в том, чтобы сначала выполнить трехмерное моделирование элемента узора с максимально возможной детализацией сетки. Затем из этой модели берутся сечения от скважины к скважине, и сечения дополнительно уточняются. Псевдосвойства разрабатываются для исходных сечений, которые предсказывают характеристики сечений с более мелкой сеткой.Затем эти псевдосвойства используются в трехмерной модели с умеренной сеткой для аппроксимации эффекта дальнейшего уточнения сетки. [1]

Масштабирование до полного поля из модели с мелкой сеткой - следующий шаг в понимании поведения смешивающегося наводнения.

Список литературы

  1. 1.0 1.1 1.2 Jerauld, G.R. 1998. Пример масштабирования для многоконтактной закачки смешиваемого углеводородного газа. SPE Res Eval & Eng 1 (6): 575–582.SPE-53006-PA. http://dx.doi.org/10.2118/53006-PA
  2. ↑ Christie, M.A., Mansfield, M., King, P.R. et al. 1995. Основанный на перенормировке метод апскейлинга для наводнений WAG в неоднородных коллекторах. Представлено на симпозиуме SPE по моделированию коллектора, Сан-Антонио, Техас, 12-15 февраля 1995 г. SPE-29127-MS. http://dx.doi.org/10.2118/29127-MS

Интересные статьи в OnePetro

Адеподжу, О. О., Лейк, Л. В., и Джонс, Р. Т. (2013, 30 января). Исследование анизотропного перемешивания при смешиваемых перемещениях.Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 159557-PA

Джонс, Р. Т., и Гарме, Г. (1 октября 2010 г.). Апскейлинг смешивающихся паводков в неоднородных коллекторах с учетом перемешивания в коллекторах. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 124000-PA

Джонс, Р. Т., Сах, П., и Солано, Р. (2002, 1 февраля). Влияние дисперсии на эффективность локального вытеснения при заводнении многокомпонентного обогащенного газа выше минимальной смешиваемости. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118/75806-PA

Джонс, Р. Т., Файерс, Ф. Дж., И Орр, Ф. М. (1994, 1 апреля). Влияние обогащения и дисперсии газа на почти смешиваемые смещения в конденсаторно-испарительных приводах. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 24938-PA

Ли Ю. и Джонс Р. Т. (2006, 1 октября). Расчеты быстрой вспышки для композиционного моделирования. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 95732-PA

Окуно, Р., Джонс, Р. Т., и Сепернори, К. (1 сентября 2010 г.). Трехфазная вспышка в композиционном моделировании сокращенным методом.Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 125226-PA

Окуно Р., Джонс Р. Т. и Сепернори К. (2010 г., 1 марта). Применение приведенного метода в композиционном моделировании. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 119657-PA

Макгуайр, П. Л., Сталкап, Ф. И. (1995, 1 мая). Анализ эффективности и оптимизация проекта смешиваемого газа в Прадхо-Бэй. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 22398-PA

Ньюли, Т. М. Дж., И Меррилл, Р. К. (1991, 1 ноября).Выбор псевдокомпонентов для композиционного моделирования. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 19638-PA

Першке, Д. Р., Поуп, Г. А., и Сепернори, К. (1989, 1 января). Идентификация фаз во время композиционного моделирования. Общество инженеров-нефтяников.

Ратмелл, Дж. Дж., Сталкап, Ф. И., и Хассинджер, Р. К. (1971, 1 января). Лабораторное исследование смешиваемого вытеснения углекислым газом. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 3483-MS

Сталкап, Ф.I. (1987, 1 января). Поведение вытеснения в процессе привода конденсирующегося / испаряющегося газа. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 16715-MS

Stalkup, F. (1998, 1 января). Прогнозирование влияния продолжающегося обогащения газа выше MME на нефтеотдачу при заводнениях обогащенного углеводородного газа. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 48949-MS

Stalkup, F. L. (1990, 1 ноября). Влияние обогащения газа и численной дисперсии на прогнозы движения обогащенного газа. Общество инженеров-нефтяников.DOI: 10.2118 / 18060-PA

Тодд, М.Р. и Лонгстафф, У.Дж. 1972. Разработка, тестирование и применение численного симулятора для прогнозирования характеристик смешивающихся наводнений. J Pet Technol 24 (7): 874–882. SPE-3484-PA. http://dx.doi.org/10.2118/3484-PA

Внешние ссылки

Используйте этот раздел, чтобы предоставить ссылки на соответствующие материалы на других веб-сайтах, кроме PetroWiki и OnePetro.

См. Также

Смешивающееся затопление

Масштабирование до полного смешиваемого поведения при наводнении

Насыщение растворителем при заводнении смешивающимся веществом

PEH: Смешиваемые_процессы

Композиционное моделирование смешивающихся процессов

Прогнозирование смешивающегося заводнения лучше всего выполнять с помощью симулятора композиционного коллектора.Моделирование должно иметь возможность прогнозировать фазовое поведение, а также поведение вытеснения в пласте для прогнозирования таких величин, как приращение нефтеотдачи, потребность в смешиваемом растворителе и эффективность использования растворителя, а также для оптимизации таких переменных, как состав растворителя, рабочее давление, пробка. размер, соотношение воды и газа (WAG), размещение нагнетательных скважин и скорость закачки.

Симулятор композиционного коллектора рассчитывает поток в трех измерениях: растворитель, нефть и вода, а также n компонентов в фазах растворителя и масла.Он также вычисляет фазовое равновесие фаз масла и растворителя (т.е. равновесные составы и относительные объемы фаз растворителя и масла) в каждом блоке сетки симулятора. Кроме того, он вычисляет плотности растворителя и масляной фазы. Равновесные составы и плотности рассчитываются с помощью уравнения состояния (EOS). Зная фазовый состав и плотность, вязкость растворителя и масла и другие свойства, такие как межфазное натяжение, оцениваются на основе корреляций.

Прогнозирование фазового поведения

Фазовое поведение можно предсказать по:

Фазовое поведение (от обоих методов) обеспечивает ценные входные данные для симулятора коллектора.

Преимущества использования композиционного тренажера

Симулятор композиции является наиболее точным с точки зрения механики симулятором процессов композиции растворителей. Когда EOS правильно настроен на соответствующие экспериментальные данные, он вычисляет реалистичное фазовое поведение. Таким образом, можно принять во внимание соответствующее фазовое поведение для заводнения обогащенным углеводородным растворителем, обедненным углеводородным растворителем, N 2 и CO 2 .Композиционные симуляторы предсказывают влияние изменения давления и состава нагнетаемого растворителя на вытеснение без необходимости вводить приближения в симулятор для этих эффектов (за исключением того, что само уравнение состояния является приближением). Композиционный симулятор способен вычислять реалистичное поведение, когда давление значительно ниже минимального давления смешиваемости (MMP) впрыскиваемого растворителя, близко, но все еще ниже MMP или намного выше MMP. По этой причине он идеально подходит для изучения оптимальных условий эксплуатации.

В дополнение к этим преимуществам, композиционное моделирование в значительной степени устраняет необходимость в определяемой пользователем остаточной нефтенасыщенности смешиваемого заводнения, поскольку оно естественным образом вычисляет количество остаточной нефти, оставшейся после взаимодействия фазового поведения и дисперсии и реалистично распределяет остаточную насыщенность как переменную насыщенность вместо входной постоянной насыщенности.

Композиционное моделирование может иметь и другие аспекты механистической реальности помимо фазового поведения.Механизмы молекулярной диффузии и конвективной дисперсии могут быть включены в уравнения, решаемые симулятором. Хотя чувствительность к уточнению сетки (описанная ниже) или числовая дисперсия могут затмить эффекты этих механизмов во многих моделированиях, их может быть важно включить в эталонное моделирование с мелкой сеткой (также описанное ниже).

Другой физический механизм, который может быть включен в композиционное моделирование, - это влияние межфазного натяжения (IFT) на относительную проницаемость растворителя / нефти и капиллярное давление.Хотя трудно предвидеть влияние конкретного механизма в сложном композиционном моделировании заводнения растворителем, включение механизма IFT кажется разумным.

Когда включена соответствующая обработка относительной проницаемости, композиционное моделирование предсказывает реалистичное улавливание растворителя, особенно улавливание растворителя поперечным потоком нефти. Переток нефти в зону, поглощаемую растворителем, несмешивающе замещает растворитель при моделировании состава и оставляет растворитель в виде остаточного насыщения, соответствующего фазовому поведению.

Недостатки использования композиционного тренажера

Основными недостатками композиционного симулятора являются степень детализации сетки, которая часто требуется для расчета нефтеотдачи с удовлетворительной точностью, и время вычислений, необходимое для моделирования на мелкой сетке. Эти факторы обычно исключают использование композиционного симулятора непосредственно для моделирования всего месторождения, если не используется какой-либо метод масштабирования для передачи информации, полученной от моделирования опорной модели с мелкой сеткой в ​​ограниченном масштабе коллектора, к моделированию с крупной сеткой в ​​полном масштабе. масштаб модели поля.Прогнозируемое преимущество заводнения растворителем с улучшенным составом может быть существенно ошибочным, если моделирование выполняется непосредственно с помощью модели всего месторождения с типичными крупными сетками. Это проиллюстрировано рис. 1 , на котором показаны результаты исследования коллектора с обогащением растворителем. [1] На этом рисунке моделирование было выполнено для двух четвертых девятиточечных моделей, которые представляют одно и то же описание коллектора.

  • Одна модель имела мелкую сетку (30 × 30 × 31 ячейка в направлениях x -, y - и z -)
  • Другой имел ту же сетку, что и в модели полного поля (5 × 5 × 17).

Приращение извлечения на этом рисунке представляет собой разницу между моделированием заводнения растворителем и заводнения в каждой модели. Прямое моделирование всего месторождения завышает прогноз прироста извлечения в два раза.

  • Рис. 1 - Прогнозы с эталонной моделью и соответствующей моделью с размером сетки полного поля (по Jerauld [1] ).

Также существуют некоторые дополнительные требования к данным для прогнозирования улавливания растворителя и гистерезиса относительной проницаемости растворителя, которые не обнаруживаются при моделировании заводнения черной нефтью.

Эталонные модели с мелкой сеткой

Эталонные модели с мелкой сеткой используются для уменьшения проблем с чувствительностью к уточнению сетки в симуляторах композиции. Чувствительность к уточнению сетки является чрезвычайно сложной проблемой во многих симуляциях растворителей с улучшенным составом. Проблема проявляется в том, что прогнозируемое поведение изменяется по мере уточнения сетки (т. Е. Когда блоки сетки становятся все меньше и меньше). Такое поведение может быть вызвано ошибкой усечения или числовым разбросом, возникающим в результате представления производных конечными разностями; из-за невозможности точно определить размер сольвентных языков или пальцев с большими блоками сетки; и из-за невозможности представить с помощью больших блоков сетки некоторые особенности описания коллектора, которые имеют важное влияние на вытеснение растворителем, такие как прерывистые сланцы, тонкие пласты с высокой проницаемостью или зоны поглощения.

Важность минимизации ошибки уточнения сетки

Рис. 2 показывает инкрементное извлечение, вычисленное для двух разных 3D-моделей, одна представляет одну восьмую из девяти точек, другая - одну четвертую из девяти точек. Каждая модель имела различное геостатистическое распределение коррелированной проницаемости с разбросанными, прерывистыми глинами, представленными нулевой вертикальной проницаемостью между блоками сетки. Проницаемость и пористость были увеличены методом перенормировки от модели с наименьшими блоками сетки к другим моделям. [2]

  • Рис. 2 - Пример чувствительности к уточнению сетки.

Базовая модель для одной восьмой девяти точек имеет сетку 20 × 20 × 40. Блоки решетки имели ширину 93 фута и толщину 1 фут. Координатная сетка модели с девятью точками в одну четвертую составляла 20 × 20 × 80, с блоками сетки также 93 фута на стороне и толщиной 1 фут.

Инкрементное извлечение на этом рисунке показано в зависимости от 1 / NX, где 1 / NX - это безразмерный размер блока сетки в направлении x .Однако в этой задаче безразмерные размеры блока сетки в двух других направлениях также напрямую зависят от размера блока сетки в направлении x . Очевидно, что по мере того, как размер блока сетки уточняется, прогнозируемая дополнительная добыча уменьшается для того, что, как предполагается, является той же проблемой коллектора.

Рис. 2 иллюстрирует важность минимизации ошибки уточнения сетки и явного включения деталей описания коллектора, которые существенно влияют на поток.Как правило, минимизация ошибки при уточнении сетки и адекватный учет важных деталей описания коллектора требует небольших блоков сетки. Желательны слои толщиной 1 фут или не более нескольких футов и имеющие не менее 20-40 блоков поперечной сетки между скважинами. К сожалению, такая точная сетка невозможна для моделирования всего поля, для большинства 3D-моделирования одного шаблона или, возможно, даже для некоторых повторяющихся трехмерных элементов шаблона. Из-за этого прогнозы месторождения должны выполняться в два этапа - с эталонными моделями, которые могут иметь достаточно точную сетку для достижения целей, изложенных выше, и с моделями с масштабированием, которые включают информацию, полученную из эталонных моделей, в прогнозы месторождения, которые учитывают резервуар в масштабах всего месторождения. описание, несколько шаблонов, а также операционные реалии и ограничения.

Хотя желательно сделать моделирование трехмерной эталонной модели сеткой с такой точностью, чтобы вычисленный ответ был достаточно близок к сходящемуся ответу, приведенное выше обсуждение показывает, что в целом это может быть невозможно. Разумной альтернативой может быть создание 2D-моделирования поперечного сечения с мелкой сеткой для изучения проблемы уточнения сетки, потому что для многих задач уточнение сетки оказывает большее влияние на вычисленный результат, чем площадные эффекты, зафиксированные трехмерной моделью с более грубой сеткой.Двумерные сечения переменной ширины иногда адекватно представляют поведение трехмерных моделей сегментов массива с такой же точной сеткой. В этих сечениях ширина меньше вблизи инжектора и продуцента и увеличивается в межскважинной области. Это приводит к тому, что скорость потока будет максимальной около скважин и самой низкой на полпути между скважинами, как это было бы при трехмерном вытеснении. Даже если поперечное сечение с мелкой сеткой не является реалистичным моделированием трехмерного смещения с мелкой сеткой, оно все равно может предсказывать постепенное восстановление лучше, чем моделирование в трехмерной модели с более грубой сеткой.Более того, двухмерное моделирование поперечного сечения хорошо подходит для масштабирования с помощью моделей сегментов и линий тока / потоков, обсуждаемых в следующем разделе.

Потенциальная процедура разработки опорной трехмерной модели состоит в том, чтобы сначала выполнить трехмерное моделирование элемента узора с максимально возможной детализацией сетки. Затем из этой модели берутся сечения от скважины к скважине, и сечения дополнительно уточняются. Псевдосвойства разрабатываются для исходных сечений, которые предсказывают характеристики сечений с более мелкой сеткой.Затем эти псевдосвойства используются в трехмерной модели с умеренной сеткой для аппроксимации эффекта дальнейшего уточнения сетки. [1]

Масштабирование до полного поля из модели с мелкой сеткой - следующий шаг в понимании поведения смешивающегося наводнения.

Список литературы

  1. 1.0 1.1 1.2 Jerauld, G.R. 1998. Пример масштабирования для многоконтактной закачки смешиваемого углеводородного газа. SPE Res Eval & Eng 1 (6): 575–582.SPE-53006-PA. http://dx.doi.org/10.2118/53006-PA
  2. ↑ Christie, M.A., Mansfield, M., King, P.R. et al. 1995. Основанный на перенормировке метод апскейлинга для наводнений WAG в неоднородных коллекторах. Представлено на симпозиуме SPE по моделированию коллектора, Сан-Антонио, Техас, 12-15 февраля 1995 г. SPE-29127-MS. http://dx.doi.org/10.2118/29127-MS

Интересные статьи в OnePetro

Адеподжу, О. О., Лейк, Л. В., и Джонс, Р. Т. (2013, 30 января). Исследование анизотропного перемешивания при смешиваемых перемещениях.Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 159557-PA

Джонс, Р. Т., и Гарме, Г. (1 октября 2010 г.). Апскейлинг смешивающихся паводков в неоднородных коллекторах с учетом перемешивания в коллекторах. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 124000-PA

Джонс, Р. Т., Сах, П., и Солано, Р. (2002, 1 февраля). Влияние дисперсии на эффективность локального вытеснения при заводнении многокомпонентного обогащенного газа выше минимальной смешиваемости. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118/75806-PA

Джонс, Р. Т., Файерс, Ф. Дж., И Орр, Ф. М. (1994, 1 апреля). Влияние обогащения и дисперсии газа на почти смешиваемые смещения в конденсаторно-испарительных приводах. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 24938-PA

Ли Ю. и Джонс Р. Т. (2006, 1 октября). Расчеты быстрой вспышки для композиционного моделирования. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 95732-PA

Окуно, Р., Джонс, Р. Т., и Сепернори, К. (1 сентября 2010 г.). Трехфазная вспышка в композиционном моделировании сокращенным методом.Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 125226-PA

Окуно Р., Джонс Р. Т. и Сепернори К. (2010 г., 1 марта). Применение приведенного метода в композиционном моделировании. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 119657-PA

Макгуайр, П. Л., Сталкап, Ф. И. (1995, 1 мая). Анализ эффективности и оптимизация проекта смешиваемого газа в Прадхо-Бэй. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 22398-PA

Ньюли, Т. М. Дж., И Меррилл, Р. К. (1991, 1 ноября).Выбор псевдокомпонентов для композиционного моделирования. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 19638-PA

Першке, Д. Р., Поуп, Г. А., и Сепернори, К. (1989, 1 января). Идентификация фаз во время композиционного моделирования. Общество инженеров-нефтяников.

Ратмелл, Дж. Дж., Сталкап, Ф. И., и Хассинджер, Р. К. (1971, 1 января). Лабораторное исследование смешиваемого вытеснения углекислым газом. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 3483-MS

Сталкап, Ф.I. (1987, 1 января). Поведение вытеснения в процессе привода конденсирующегося / испаряющегося газа. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 16715-MS

Stalkup, F. (1998, 1 января). Прогнозирование влияния продолжающегося обогащения газа выше MME на нефтеотдачу при заводнениях обогащенного углеводородного газа. Общество инженеров-нефтяников. DOI: 10.2118 / 48949-MS

Stalkup, F. L. (1990, 1 ноября). Влияние обогащения газа и численной дисперсии на прогнозы движения обогащенного газа. Общество инженеров-нефтяников.DOI: 10.2118 / 18060-PA

Тодд, М.Р. и Лонгстафф, У.Дж. 1972. Разработка, тестирование и применение численного симулятора для прогнозирования характеристик смешивающихся наводнений. J Pet Technol 24 (7): 874–882. SPE-3484-PA. http://dx.doi.org/10.2118/3484-PA

Внешние ссылки

Используйте этот раздел, чтобы предоставить ссылки на соответствующие материалы на других веб-сайтах, кроме PetroWiki и OnePetro.

См. Также

Смешивающееся затопление

Масштабирование до полного смешиваемого поведения при наводнении

Насыщение растворителем при заводнении смешивающимся веществом

PEH: Смешиваемые_процессы

Размер, форма и состав частиц износа при испытаниях на симуляторе металл-металл бедра: влияние сплава и количество циклов нагружения

Возродился интерес к тотальным эндопротезам тазобедренного сустава металл-металл из-за их способности улучшать износостойкость по сравнению с обычными имплантатами металл-полиэтилен.Целью настоящего исследования было охарактеризовать металлические частицы износа, выделенные при испытаниях на симуляторе металл-металл бедра различных клинически значимых сплавов, и проанализировать влияние этих сплавов и количество циклов нагружения на характеристики частиц износа. Имплантаты были изготовлены с использованием сплавов кобальт-хром-молибден медицинского качества (CoCrMo), которые были высокоуглеродистыми, низкоуглеродистыми или литыми (с отжигом на растворе). Тестирование проводилось на симуляторе тазобедренного сустава с орбитальным подшипником MATCO в 95% бычьей телячьей сыворотке.Частицы износа выделяли из сыворотки в периоды испытаний 0-0,25 миллиона циклов (Mc) (износ при приработке) и 1,75-2 Mc (устойчивый износ) с использованием ферментативного протокола, ранее оптимизированного для минимизации изменений частиц из-за реагентов. . Изолированные частицы, внедренные в эпоксидную смолу, были охарактеризованы с помощью просвечивающей электронной микроскопии (ТЕМ) и энергодисперсионного рентгеновского анализа (EDXA). Результаты EDXA показали преобладание «более легких» частиц, содержащих Cr и O (скорее всего, частиц оксида хрома из пассивирующего слоя) и меньшего количества более темных частиц CoCrMo с различным соотношением Co и Cr (возможно, из карбидов и из материала матрицы имплантата).Больше частиц CoCrMo наблюдалось в низкоуглеродистом деформируемом сплаве, но большинство частиц для всех трех сплавов были оксидами хрома, особенно в течение периода испытаний 1,75-2 Mc. Анализ изображений ПЭМ-микрофотографий показал, что для 0-0,25 мкг было до 21% игольчатых частиц, но что большинство оставалось круглой или овальной по форме, что отражает преобладание частиц оксида хрома. Средняя длина частиц составляла около 52 +/- 4 нм, с небольшими различиями из-за сплава. Для 1.75-2 Mc, большинство частиц имели форму от круглой до овальной. Они были даже менее игольчатыми, чем при 0,25 Mc, и имели немного меньшую длину, в среднем 46 +/- 3 нм. В дополнение к описанию размера и формы частиц с помощью симулятора MATCO, это исследование является первым, демонстрирующим, что частицы, не содержащие Со (предположительно оксидов хрома), могут преобладать при износе металл-металлических имплантатов бедра. Поэтому рекомендуется, чтобы в будущих исследованиях in vitro и in vivo учитывались эффекты этих частиц, а не только влияние частиц CoCrMo на общий ответ ткани.

Имитатор композиционного коллектора: пример I - линейная модель | Журнал Общества инженеров-нефтяников

Аннотация

Представлен неявный численный метод моделирования дифференциальных и алгебраических соотношений, управляющих одномерным трехфазным потоком в пористой среде. Метод основан на пористой среде. Метод основан на композиционном представлении углеводородной системы. В состав входят переменные физические свойства и капиллярные силы вода-масло; однако влияние гравитации игнорируется.Эффекты изменения состава и массопереноса рассматриваются с использованием известных концепций фазового поведения и корреляций. Представлены дифференциальные и алгебраические уравнения и числовые приближения к этим уравнениям, и подробно обсуждается вычислительный алгоритм. Этот метод используется для моделирования однофазного лабораторного эксперимента по вытеснению двух углеводородных компонентов газа. Этот метод также применяется при моделировании подачи растворенного газа и задачи закачки газа с использованием пластовой нефти, представленной в виде девятикомпонентной смеси.Для сравнения, последние две задачи также являются целями, последние две задачи также рассматриваются с помощью одномерной объемной модели. Результаты моделирования лабораторного эксперимента демонстрируют актуальность этого метода для решения проблем, в которых эффекты массопереноса существенно влияют на процесс вытеснения. Сравнение результатов процесса. Сравнение результатов объемных и композиционных методов, примененных к системе коллектора, показывает не только преимущества и выгоды, полученные от изучения состава углеводородной системы, но также необходимость этого подхода в применении к общей проблеме коллектора.проблема

Введение

Появление высокоскоростных цифровых компьютеров с большой памятью позволило инженерам-разработчикам и математикам объединить свои знания в разработке сложных методов прогнозирования характеристик нефтегазовых пластов. прогнозирование работы нефтегазовых пластов. Эти методы прошли путь от расчетов объемного анализа и анализа тенденций до разработки «математических моделей» или симуляторов коллектора. Эти последние модели, как правило, используют конечно-разностные приближения к довольно сложным дифференциальным уравнениям с частными производными, которые математически представляют собой уравнения с частными производными, которые математически описывают физику и термодинамику потока жидкости в пористых средах.Сегодня доступны многие формы этого «модельного» типа, и большая часть недавней литературы посвящена либо совершенствованию известных методов, либо разработке новых методов для использования в этих методах прогнозирования. Более продвинутые методы, используемые в настоящее время, состоят из решения дифференциальных и алгебраических соотношений, которые описывают геометрию коллектора в одном, двух или трех измерениях и которые включают системы углеводородов коллектора и водной жидкости, которые подчиняются определенным физическим законам и обладают свойствами, которые легко могут быть можно измерить по свойствам, которые можно легко измерить в лаборатории.Этот тип модели использует объемные факторы пласта и другие объемные данные, выраженные непосредственно как функции давления, для представления системы пластового флюида. Опыт, полученный с этим типом симулятора, широко известный как «модель бета-фактора», показал, что этот подход имеет много нерешенных недостатков, большинство из которых связано с предположением, что эти свойства, измеренные в лаборатории, полностью описывают поведение жидкости. система на протяжении всего жизненного цикла исследуемого проекта.Эффекты изменения углеводородного состава и массопереноса между фазами этой углеводородной системы по определению следует игнорировать.

SPEJ

стр. 115

Тацит: вклад отслеживания состава флюида в моделирование нестационарного многофазного потока | OTC Offshore Technology Conference

Подход с отслеживанием состава позволяет улучшить оценку местных свойств флюида. Это позволяет вычислить локальное термодинамическое равновесие. Показано, что оптимизированного двухкомпонентного представления жидкости достаточно для ряда приложений.Этот документ иллюстрирует возможные применения подхода отслеживания состава применительно к задачам распределения продукции. В этом случае для описания двухфазной смеси течения используется более двух компонентов.

Введение

Программа TACITE, разработанная I.F.P., ELF и TOTAL, представляет собой инструмент для моделирования многофазных потоков с нестационарным составом для проектирования и контроля трубопроводов и скважин для добычи нефти и газа. Одна из основных целей этого кода - точно предсказать распространение жидких пробок.Эти пробки могут возникать во время переходного потока из-за изменения граничных условий, таких как изменение расхода на входе, снижение давления на выходе, останов или перезапуск. Они также могут появиться из-за переходных процессов, вызванных резкими изменениями топографии: пробкой на местности или явлениями сильной пробки.

В первой версии TACITE и в других кодах моделирования переходных процессов для многофазного потока в трубопроводах, таких как OLGA. PLAC свойства жидкости и термодинамическое равновесие основаны на фиксированном общем составе на входе.

В этой статье представлена ​​функция отслеживания состава TACITE. Этот подход позволяет локально определять состав флюида, следовательно, он обеспечивает лучшую оценку свойств флюида и условий локального равновесия, что, возможно, приводит к образованию гидратов и / или отложению парафина.

Основные преимущества этого подхода заключаются в следующем:

  • Можно учесть изменение состава источников во времени.

  • Для моделирования сети учитывается различный состав в разных каналах.

  • Код обеспечивает составы жидкости и газа на выходе из трубы, которые могут быть полезны для целей распределения или последующей эксплуатации установки.

  • Использование алгоритма внутренней вспышки обеспечивает надежность и точность моделирования, в частности, для условий, лежащих в непосредственной близости от фазовой огибающей (пузырьки или линии росы).

  • С помощью этого композиционного подхода можно предсказать такие явления, как локальное накопление тяжелых компонентов в нижних точках линии и последующие изменения свойств флюида.

  • Для совместного моделирования между пластом и выкидной линией или между выкидной линией и технологическим оборудованием подход композиционного отслеживания позволяет лучше использовать информацию, уже доступную, когда другой код работает в композиционном режиме.

Первая коммерческая версия TACITE вычисляет сосредоточенную композицию с двумя псевдокомпонентами. Алгоритм использует композиционное объединение в качестве препроцессора для оптимизации характеристики псевдокомпонентов.Разрабатываемая версия TACITE может учитывать более двух компонентов.

В первой части статьи мы описываем метод сосредоточения. Затем мы представляем математическую модель: уравнения переноса для массы, импульса и энергии, законы замыкания (гидродинамические и термодинамические модели), а также обработку начальных и граничных условий. Далее представлены основные алгоритмы разрешения. Наконец, кратко представлена ​​выбранная численная схема.

УФ-отверждаемые композиты TiO2-полиакрилат для платформы моделирования дентальных имплантатов

Основные характеристики

TiO 2 -реактивные прекурсоры, полученные в результате координационного связывания акрилата с тетрахлоридом титана.

Гидроэтилакрилат использовался вместо спирта, служил как растворитель, так и мономер при фотополимеризации.

TiO 2 -полиакрилатные композитные пленки, полученные смешиванием TiO 2 -акрилатных предшественников после фотополимеризации.

Модель альвеолярной кости, изготовленная с усилием сверла> 7 Н при изменении TiO 2 -полиакрилатный состав.

Реферат

В этом исследовании разрабатывается композитный материал для хирургической стоматологической имплантологии, который позволяет учащимся испытать силы сверления, необходимые для сверления в альвеолярной кости.Органические-неорганические TiO 2 -акрилатные гибридные реакционноспособные предшественники были сначала получены в растворителе гидроэтилакрилате (HEA) с использованием связывающей глицидилметакрилатное соединение золь-гель полимеризации тетрахлорида титана в простом процессе гидролиза в одном сосуде. HEA, используемый вместо спирта, служил как растворителем, так и реакционноспособным мономером в более поздней фотополимеризации. Использование HEA устраняет необходимость удаления растворителя-разбавителя. Средний размер наночастиц TiO 2 около 20-30 нм был измерен с использованием оборудования для динамического светорассеяния.Полученные гибридные реакционноспособные предшественники TiO 2 -акрилата были смешаны с диметакрилатом этоксилата бисфенола-A и фотоинициаторами для получения композитных пленок TiO 2 -полиакрилата после облучения ультрафиолетом. Экспериментальные результаты показывают, что краевой угол композитных пленок уменьшается с увеличением содержания гибридного предшественника TiO 2 -акрилат, тогда как температура стеклования и твердость композитных пленок увеличиваются.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *