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Enregistrement W1977333918 · doi:10.2118/2007-182

Polymer Flood Technology For Heavy Oil Recovery

2007· article· en· W1977333918 sur OpenAlexaboutno aff
Fred Wassmuth, K. Green, Laurie Hodgins, Alex Turta

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlood mythPetroleum engineeringPolymerEnvironmental scienceComputer scienceGeologyMaterials science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The concept of polymer flooding heavy oil reservoirs for improved oil recovery was investigated by Knight & Rhudy1 as early as 1977. The practical application of this concept was not really feasible until two events occurred:the widespread use of horizontal wells to provide economic heavy oil production rates andrelatively high oil prices. This paper reviews the polymer flood fundamentals as they are applied to heavy oil recovery. The theory is supported with coreflood and physical model results for several oils ranging in viscosity from 300 mPa.s to 1600 mPa.s. For some of these coreflood tests the polymer flood was able to double the oil recovery in comparison to a baseline waterflood. In order to demonstrate the impact of the polymer flood technology on a field scale, simulations were conducted on a model reservoir. The simulated polymer flood results, as secondary or tertiary recovery mechanism, are compared to a baseline waterflood performance. Applying the polymer technology in combination with "Face to face", parallel, horizontal wells allows for high injection rates of the viscous polymer solution and economic production rates of the heavy oil. A simple economic analysis highlights the economic potential of the polymer flood technology in comparison to a waterflood. Under suitable conditions the polymer flood technology can nearly double the waterflood recovery. Introduction The vast heavy oil formations of Western Canada and in particular of Alberta offer tremendous challenges for reservoir and production engineers. In particular, thin heavy oil formations with oil viscosity between 100 and 2000 cp present unique challenges and opportunities for additional recovery beyond the primary production2. Such formations are considered too thin for applications of gravity drainage processes like SAGD and Vapex. The relatively low viscosity (compared to heavier oils and bitumen) and the high permeability of these unconsolidated sand formations combine to make the oil mobile enough at the reservoir conditions to make displacement processes, like waterflooding, technically feasible. Waterflooding has been tried in such reservoirs with limited success. The biggest problem encountered in waterflooding is the poor sweep efficiency and very rapid increase in the water/oil ratio in the produced fluid3. Indeed, most of the oil in such waterflooding projects has been produced at very high water/oil ratios, requiring very large scale recycling of the produced water. The economics of such production are, at best, marginal. Naturally, it is desirable to examine ways of reducing the produced water/oil ratio. When waterflooding viscous oil reservoirs, the unfavorable mobility ratio between the injected water and displaced oil generates a very unstable displacement front resulting in viscous fingering/channeling and poor sweep efficiency. Preferential flow paths establish themselves very quickly between the injector and producer, conducting most of the water without recovering significant amounts of oil. The waterflooding potential can be improved significantly by increasing the viscosity of the injected water, thus generating a more favorable mobility ratio. It is generally accepted that shifting the mobility ratio in a favorable direction improves the sweep efficiency on a reservoir scale, thus enhancing the oil recovery4.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,220 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations99
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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