Application of Chemical Tracers in IOR: A Case History
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Secondary recovery is a process in which reservoir fluid is mobilized and moved from an injection well toward a production well. The success of this process greatly depends on the knowledge of reservoir continuity and uniformity, in terms of fluid transmissibility, and how much of the reservoir fluid volume can be contacted by the injection fluid. In any water/gas flood injection project, fluid channeling through mini-fractures, faults, and high permeability streaks results in problems such as poor reservoir sweep efficiency and low hydrocarbon recovery. Therefore, knowledge of direct communication between the injection and production wells as well as an understanding of formation heterogeneity can be of great help to overcome these problems. While techniques such as seismic, mapping geological deposition and reservoir simulation provide valuable information about the feasibility of secondary recovery projects, tracer testing is the only available method that provides valuable information on direct communication, flow-path, and formation heterogeneity across the injection and production wells. This paper presents a detailed review of chemical tracer applications in IOR with a supportive case history from a water-flood field. The paper also presents interpretation and discussion of the results on direct communication identification, formation heterogeneity evaluation, and swept pore volume calculation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».