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Enregistrement W1972320378 · doi:10.2118/99789-pa

Development of a Correlation Between Performance of CO2 Flooding and the Past Performance of Waterflooding in Weyburn Oil Field

2007· article· en· W1972320378 sur OpenAlexaffabout
K. Asghari, Mingzhe Dong, Jessie Shire, Tom Coleridge, Janelle Nagrampa, Jessie Grassick

Notice bibliographique

RevueSPE Production & Operations · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringWater floodingFlooding (psychology)Environmental scienceEnhanced oil recoveryWater injection (oil production)Oil fieldOil productionGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Weyburn oil field, located in southeast Saskatchewan, has been the site of one of the largest carbon dioxide (CO2) flooding projects in the world since September 2000. In this paper, data of the past performance of waterflooding in the Weyburn field was used to develop empirical correlations to predict the performance of CO2 flooding. Two different correlations were developed based on CO2-injection schemes in Wey-burn. The first correlation is based on a water-alternating-gas (WAG) process through vertical wells, and the second correlation is based on the cases in which CO2 is injected through horizontal wells and water is injected separately through vertical wells. The first step was to collect and analyze production data from 1958 to 2004. Oil-production rates for both waterflooding and CO2 flooding periods, water-injection rates, and CO2-injection rates were used in developing the correlations. The empirical model for injecting CO2 and water through vertical wells was verified using the Kinder Morgan CO2 flood-scoping model (this is not a trademark product) and actual field production data. The comparative analysis showed 12% error between our simple correlation and the Kinder Morgan model. For injecting CO2 in horizontal wells, the correlation could not be verified against the Kinder Morgan model, but the correlation followed the actual oil production in the field very closely. This new model can be used effectively as a screening tool for predicting the performance of CO2 flooding in various locations in the Weyburn reservoir based on the data obtained from past waterflooding performance and the rate of CO2 injection. Therefore, it can contribute significant savings in time and expense to the operating oil company. Also, this approach can be used for other potential CO2-flooding processes in reservoirs with histories and properties similar to those of the Weyburn field.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,005
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,200
Score d'incertitude au seuil0,397

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,005
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,252
Écart entre enseignants0,234 · 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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations28
Publié2007
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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