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Enregistrement W1968580070 · doi:10.2118/0115-0084-jpt

CO2 Low-Salinity Water Alternating Gas: A Promising New Approach for EOR

2015· article· en· W1968580070 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnhanced oil recoverySalinityPetroleum engineeringEnvironmental scienceEngineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article, written by Special Publications Editor Adam Wilson, contains highlights of paper SPE 169071, ’CO2 Low-Salinity Water Alternating Gas: A New Promising Approach for Enhanced Oil Recovery,’ by Cuong T.Q. Dang, SPE, University of Calgary; Long X. Nghiem, SPE, Computer Modelling Group; Zhangxin Chen and Ngoc T.B. Nguyen, SPE, University of Calgary; and Quoc P. Nguyen, SPE, The University of Texas at Austin, prepared for the 2014 SPE Improved Oil Recovery Symposium, Tulsa, 12-16 April. The paper has not been peer reviewed. Significant advantages have been seen from combining low-salinity waterflooding (LSW) with other enhanced-oil-recovery (EOR) techniques. This paper proposes a novel concept of low-salinity-water-alternating- gas (LSWAG) injection with CO2 under CO2-miscible-displacement conditions. While LSW is an emerging EOR method based on alteration of wettability from oil-wet to water-wet conditions, water-alternating-gas (WAG) injection is a proven method for improving gas-flooding performance by controlling gas mobility. Therefore, LSWAG injection promotes a synergy of the mechanisms underlying these methods that enhances oil recovery further. Introduction LSW is receiving increasing attention in the oil industry and is currently identified as an important EOR technique because it shows more advantages than conventional chemical EOR methods in terms of chemical costs, environmental impact, and field process implementation. Although the benefits of LSW have been realized, the mechanism for incremental oil recovery by LSW is still a topic that is open for discussion. Among the proposed hypotheses, wettability alteration toward increased water-wetness during LSW is accepted widely as the cause for the EOR. It has been found experimentally that low-salinity brine has a significant effect on the shape and the endpoints of the relative permeability curves, resulting in a lower water relative permeability and higher oil relative permeability. The mechanisms of wettability alteration because of ion exchange and geochemical reactions have been implemented successfully in a compositional simulator for modeling LSW. Excellent agreements between simulation results and important measurements from coreflood experiments and pilot observations were obtained with this modeling approach.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,166
Score d'incertitude au seuil0,475

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,255 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle