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Enregistrement W1977923897 · doi:10.2118/02-09-05

Screening, Evaluation, and Ranking of Oil Reservoirs Suitable for CO2-Flood EOR and Carbon Dioxide Sequestration

2002· article· en· W1977923897 sur OpenAlexaboutno aff
J Shaw, Stefan Bachu

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringCarbon sequestrationEnhanced oil recoveryEnvironmental scienceFlood mythFossil fuelGeologyCarbon dioxideWaste managementEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Geological sequestration of CO2 in EOR operations has been recognized as one of the more viable means of reducing emissions of anthropogenic CO2 into the atmosphere in response to global climate change. This option, which lowers the cost of CO2 sequestration by recovering incremental oil, is particularly attractive in mature sedimentary basins, such as the Western Canada Sedimentary Basin where many oil pools are near depletion, and where most of the needed infrastructure is already in place. A method was developed for the rapid screening and ranking of oil reservoirs suited for CO2-flood EOR, which is particularly fit for a very large number of reservoirs as listed in eserves databases, and which does not require detailed reservoir engineering analysis. Oil reservoirs are screened on the basis of oil gravity, reservoir temperature and pressure, minimum miscibility pressure and remaining oil saturation, to determine their suitability for CO2 flooding, and an analytical method is used to calculate the incremental oil recovery at breakthrough and for any hydrocarbon pore volume (HCPV) fraction of injected CO2. In addition, the reservoir capacity for CO2 sequestration is calculated. eservoirs are ranked according to a set of criteria with corresponding assigned weights to identify and select the best-suited reservoirs for CO2 flooding and sequestration. The method was applied to 8,637 oil reservoirs listed in the 2000 Alberta reserves database. Of these, 4,470 passed the screening criteria and were ranked based on technical and performance characteristics. Preliminary calculations predict that 150 × 106, 422 × 106, or 558 × 106 m3, of additional oil could be produced from Alberta's reservoirs at breakthrough, and at 50% and 100% HCPVof injected CO2, respectively; meanwhile sequestering 127, 591 and 1,118 Mt CO2, respectively. Thus, geological sequestration of CO2 in Alberta oil reservoirs suitable for CO2 flooding could provide a means for significantly reducing anthropogenic CO2 emissions from major point sources while, at the same time, realizing an economic benefit. Introduction As a result of anthropogenic CO2 emissions, atmospheric concentrations of CO2 have risen significantly from pre-industrial levels, primarily as a consequence of fossil-fuel combustion for energy production. Circumstantial evidence suggests that the increase in greenhouse-gas concentrations in the atmosphere leads to climate warming and weather changes(1). In response to the need to avoid irreversible climate changes and the associated risks resulting from greenhouse effects, most of the developed world, including Canada, has committed to reduce by 2012 the release into the atmosphere of anthropogenic CO2 to levels below those of 1990. However, although the intensity of CO2 emissions has markedly decreased, Canada's emissions have increased steadily since 1990 as a result of economic development. Given the inherent advantages, such as large resources, availability, ease of transport and storage, and competitive cost, fossil fuels, which currently provide about 75% of the world's energy, will likely remain as a major component of the world's energy supply for at least this century(1, 2). In light of this, producing regions, such as Western Canada, need to find ways to both increase oil production and reduce CO2 emissions.

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)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,037
Score d'incertitude au seuil0,074

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,223 · 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'étudeObservationnel
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

Citations221
Publié2002
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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