Miscible Gas Injection: A Successful Experience Leading to Proper Reservoir Management Through Simulation Study A Carbonate Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Miscible gas displacement is known as one of the most efficient EOR methods throughout the world. The mechanism is seem to be promising in homogeneous sandstones but is quite challenging when it comes to heterogeneous carbonates. The studied field is among the tight heterogeneous carbonates from southwest of Iran. The reservoir in an undersaturated high pressure oil reservoir with no active aquifer. Due to low permeability of the reservoir, a miscible gas injection was thought to be efficient in increasing the oil recovery, maintaining the reservoir pressure and increasing the production plateau. A full compositional simulation model was built taking into account reservoir heterogeneities. The simulation study includes history matching of the past reservoir performance, optimization of the gas injection well number and location, and optimization of gas injection and oil production rates. After running sensitivity analysis, the reservoir engineers came up with drilling of the 6 crestal gas injection wells. In Addition, the water injection was thought as an alternative for EOR purpose but it didn't show up well and was given up. The outcome of this simulation study nominates the miscible gas injection as the most promising method concerning the reservoir management purposes as it increases the recovery from 16% to around 42% through 40 years of production and could maintain the plateau of 120000 bopd up to 19 years from the production start.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».