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Adaptation et développement des modèles SRM pour la simulation et l’optimisation des réservoirs fracturés
(Universite M'Hamed Bougara : Faculté des hydrocarbures et de la chimie, 2021) Redouane, Kheireddine; Zeraibi, Noureddine(Directeur de thèse)
La conception d’un plan de développement d’un réservoir fracturé est un problème ardu nécessitant l’utilisation de la simulation numérique pour la résolution et le traitement des modèles représentants le processus physique du système. Ces modèles reposent principalement sur un ensemble d’équations différentielles et intégrales non linéaires dont la solution même numérique est trop chronophage. Le but de cette thèse consiste en le développement d’un outil d’aide à la prise de décision basé sur les techniques d’intelligences artificielles et les algorithmes évolutionnaires pour faciliter la simulation des réservoirs fracturés afin d’optimiser leurs stratégies de développement/management à moindre cout. Pour atteindre notre objectif, nous développons dans un premier temps une stratégie d’optimisation auto-adaptative robuste multidisciplinaire qui utilise les modèles Surrogates et les algorithmes évolutionnaires pour non seulement fournir une approximation aux modèles de simulation avec un temps de réponse d’ordre de seconde, mais aussi pour faciliter la tâche d’optimisation globale de ce problème combinatoire de développement des réservoirs fracturés. Afin d’augmenter la précision de l’approche développée, nous proposons une procédure originale d’enrichissement via les plans d’expériences adaptatifs, qui sert ainsi à améliorer le pouvoir émulatif des modèles Surrogate particulièrement dans les zones pouvant contenir l’optimum de problème. Cette approche est couplée à une stratégie innovante d’articulation et de traitement des contraintes qui se présente aussi comme une clé pour automatiser la procédure d’optimisation et définir la forme générale de Framework élaboré qu’on appelle ASRM « Adpatative Surrogate Reservoir Model ». Le Framework développé est appliqué à : 1. L’optimisation des fonctions test complexes 2. L’étude d’un réservoir Benchmark Off-Shor. 3. L’étude et la mise en oeuvre sur un projet réel d’emplacement des puits directionnels sur un réservoir non-conventionnel fracturé d’un champ mature situé à Hassi-Massoud, Algérie. Les résultats ont permis de montrer la validité de la démarche ainsi que l’efficacité de la méthode ASRM pour une application dans un cadre industriel
Contribution à l’étude des transferts thermiques dans les nanofluides
(Universite M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2025) Saoudi, Leïla; Zeraibi, Noureddine(Directeur de thèse)
Cette thèse porte sur l’étude du transfert de chaleur en régime laminaire par convection forcée, ainsi que sur l’analyse de la génération d’entropie thermique et de friction dans l’écoulement de trois nanofluides : Al?O?/eau, CuO/eau et Cu/eau. A l’aide du logiciel ANSYS Fluent, des simulations numériques ont été réalisées selon une approche monophasique, dans quatre configurations : une conduite axisymétrique et trois types de canaux bidimensionnels (droit, sinusoïdal et carré) tous soumis à un flux thermique constant. Les paramètres étudiés incluent différentes concentrations en nanoparticules (de 0 à 5 %), des diamètres variant de 10 à 60 nm, ainsi qu’un nombre de Reynolds compris entre 250 et 2000 pour la conduite, et entre 200 et 800 pour les canaux. Dans un premier temps, l’étude menée dans la conduite a mis en évidence que l’augmentation de la concentration en nanoparticules, combinée à une réduction de leur diamètre, améliore sensiblement le transfert thermique. Parmi les modèles de viscosité testés, celui de Pak et Cho s’est montré le plus performant, en particulier pour le nanofluide Al?O?/eau, avec un nombre de Nusselt plus élevé et une réduction marquée de la génération d’entropie. Par ailleurs, l’influence du nombre de Reynolds a été clairement observée : une augmentation de celui-ci intensifie le transfert de chaleur et réduit l’entropie thermique, bien que les pertes de charge augmentent légèrement. L’analyse comparative des nanofluides a révélé que Cu/eau et Al?O?/eau présentent les meilleures performances thermiques, tandis que CuO/eau est le moins efficace. Le comportement du coefficient de perte de charge (?), qui diminue puis se stabilise avec l’augmentation de Reynolds, témoigne d’un écoulement pleinement développé avec des pertes hydrauliques quasi constantes. En définitive, l’Al?O?/eau apparaît comme le nanofluide le plus avantageux, en offrant un bon compromis entre efficacité thermique et limitation des pertes énergétiques. Dans un second temps, l’étude s’est intéressée à l’impact de la géométrie du canal sur les performances thermiques du nanofluide Al?O?/eau. Les résultats ont montré que les canaux ondulés, notamment la géométrie sinusoïdale, permettent d’améliorer significativement le transfert de chaleur grâce à la création de zones de recirculation qui favorisent le mélange entre le fluide et la paroi. La comparaison entre les trois géométries révèle que le canal sinusoïdal offre le meilleur équilibre entre performance thermique et pertes de charge, avec une génération d’entropie globale relativement faible. Le canal carré présente des performances intermédiaires, tandis que le canal droit se montre le moins efficace. En conclusion, les résultats de cette étude, obtenus par simulation numérique, sont prometteurs pour la conception de systèmes de gestion thermique compacts et performants, tels que les échangeurs de chaleur, capteurs solaires ou réacteurs chimiques
Etude de quelques problèmes inverses en génie pétrolier : application aux well tests
(Universite M'Hamed Bougara Boumerdès : Faculté des Hydrocarbures et de la Chimie, 2024) Saifi, Redha; Zeraibi, Noureddine(Directeur de thèse)
Ce travail pr´esente une approche bas´ee sur l’application d’un pr´edicteur agr´eg´e form´e par plusieurs versions d’un r´eseau neuronal multicouche avec un algorithme d’optimisation de r´etro-propagation pour nous aider `a obtenir une liste de mod`eles les plus appropri´es d’interpr´etation de test de puits et ce pour un ensemble donn´e de pression./ donn´ees de production. La m´ethodologie retenue pour ce travail se d´ecompose en trois ´etapes : 1. R´eduction de la dimension des donn´ees pour r´eduire le nombre des variables input de la couche d’entr´ee dans le r´eseau de neurones artificiels, 2. R´epliques bootstrap de l’ensemble d’apprentissage o`u les donn´ees sont ´echantillonn´e `a plusieurs reprises avec une division al´eatoire des donn´ees en ensembles de trains afin de les utiliser comme nouveaux ensembles d’apprentissage, et 3. Identification automatique du mod`ele de r´eservoir via un pr´edicteur agr´eg´e form´e par un vote de pluralit´e lors de la pr´ediction d’une nouvelle classe. L’ensemble de donn´ees de formation et de test requis a ´et´e g´en´er´e `a l’aide de mod`eles de solution analytique. Dans notre cas, 600 ´echantillons ont ´et´e utilis´es : 300 pour l’apprentissage, 100 pour la validation crois´ee et 200 pour les tests. Diff´erentes structures de r´eseau ont ´et´e test´ees au cours de cette ´etude pour arriver `a une conception de r´eseau optimale. Nous remarquons que la m´ethodologie de r´eseau unique entraˆ?ne toujours une confusion dans la s´election du mod`ele correct. Nous remarquons ´egalement que la r´eduction des dimensions des donn´ees est une strat´egie efficace pour r´eduire le nombre de caract´eristiques d’entr´ee, simplifier la structure du r´eseau et r´eduire le temps de formation de l’ANN. Les r´esultats obtenus montrent que l’approche propos´ee offre une meilleures performances lors de la pr´ediction de nouvelles donn´ees avec un coefficient de corr´elation environ ´egal `a 95% Par rapport `a une approche classique qui est de 80%, la combinaison la technique de r´eduction de dimension est plus stable car elle permet d’atteindre le mˆeme objectif avec moins d’effort. L’approche propos´ee se montre comme un outil de classification avec une rigueur math´ematique et une pr´ecision int´eressante et de ce fait elle peut ˆetre g´en´eralis´ee `a l’´etude d’autres probl`emes semblables
Modélisation thermomécanique et simulation numérique des dépôts dans les conduites
(Universite M'Hamed Bougara : Faculté des hydrocarbures et de la chimie, 2021) Behnous, Dounya; Zeraibi, Noureddine(Directeur de thèse)
Les asphaltènes sont des molécules polyaromatiques complexes présentes naturellement dans le pétrole brut, considérées comme polarisables et constituant la fraction de masse moléculaire la plus élevée du pétrole. Elles contiennent des métaux et des hétéroatomes (Ni, Fe, V) dans leur structure. Dans certaines conditions de pression/ température et de composition, elles peuvent former des nanoclusters, précipiter puis se déposer, conduisant à la formation d'une structure solide. Les asphaltènes sont appelés "le cholestérol du pétrole". Le grand nettoyage des puits et les pertes de production associées à ces dépôts solides se traduisent par des millions de dollars de pertes pour l'industrie. Prédire les conditions dans lesquelles les asphaltènes précipitent grâce à une caractérisation appropriée de l'huile et une modélisation thermodynamique est une étape essentielle dans le développement de stratégies pour anticiper et remédier à ce problème. En outre, les caractéristiques structurelles et compositionnelles des asphaltènes affectent leur dépôt, la caractérisation des asphaltènes est une condition préalable aux décisions futures concernant leurs problèmes. Les caractéristiques des asphaltènes sont le facteur le plus important dans l'estimation de la stabilité du pétrole brut. Cette thèse présente dans la première partie une analyse de la composition chimique et de la structure d'échantillons d'asphaltènes provenant de différents endroits appartenant au champ pétrolier géant de Hassi Messaoud en utilisant des techniques de spectroscopie à savoir : FTIR, RMN, DRX, RAMAN et DSC. La taille moléculaire et l'architecture des anneaux aromatiques polycycliques des quatre échantillons d'asphaltènes ont été étudiées. La chaîne aliphatique latérale, la distance inter-chaîne et inter-feuillets ont été discutées sur la base des résultats des techniques de caractérisation. L'aromatcité selon la RMN 13C-solide a été estimée aux alentours de 0,55 et 0,66. Dans le noyau aromatique, il y a 7 à 8 cycles aromatiques qui sont composés d'environ 56 à 59 % d'atomes de carbone en tête de pont (Cb = 17 ~ 20), et entre 13 à 14 atomes de carbone sans pont (Cand) avec l'existence des structures en baie et en fjord autour du noyau PAH. Une structure hypothétique moyenne représentative du noyau aromatique a été proposée Dans une deuxième partie, l'étude de la floculation et de la précipitation de l'asphaltène à l'aide d'une nouvelle technique de mesure avancée basée sur un résonateur à cristal de quartz (RCQ), dans des conditions atmosphériques et HPHT a été effectuée. L'apparition d'asphaltènes pendant le titrage par l'heptane a été étudié dans une huile modèle et dans des pétroles bruts. Les prédictions d'apparition d'asphaltènes et de pressions de bulles ont été calculées lorsque l'effet d'injection de méthane est pris en compte dans des conditions HPHT. Il a été montré que le pétrole étudié a une très forte propension à la précipitation d'asphaltènes. L'ajout de méthane déstabilise fortement l'asphaltène avec la plus grande quantité d'asphaltène adsorbée pour toute la gamme de fraction molaire de méthane. Les résultats de simulation et de détermination du comportement de phase de l'enveloppe de précipitation des asphaltènes des pétroles bruts algériens ont été simulés à l'aide de modèles d'association basés sur l'association plus cubique (CPA) et la théorie statistique des fluides d'association (SAFT). L'étude de plusieurs huiles de réservoir a montré que l'approche de modélisation réalisée peut être utilisée pour modéliser le comportement de la phase asphaltène et prédire l'injection de gaz et l'effet de dépressurisation du réservoir après avoir calculé les paramètres du modèle à partir des données expérimentales requises. Le nombre de paramètres d'ajustement utilisés ici pour corréler les points d'apparition révèle la complexité et la haute polarité des composants du système