Practical Concerns and Principle Guidelines for Screening, Implementation, Design, and Optimization of Low Salinity Waterflooding
Notice bibliographique
Résumé
Summary Low Salinity Waterflooding (LSW) is an emerging attractive enhanced oil recovery method; however, the concept of LSW is relatively new and, most references focus only on the experimental and theoretical work, with somewhat contradictory results. This paper presents a systematic research to address the practical key points and various aspects of LSW design and development in terms of reservoir screening, fluid design, well placement, geological impact, and process optimization. The starting point of this research is to analyze and compile a wide range of published results in the past twenty years. The general observations and proposed mechanisms are examined against each other to reveal the main reasons of the incremental oil recovery by LSW. Among the proposed hypotheses, wettability alteration towards more water wetness has been found as the main mechanism of LSW. Up to now, this hypothesis has been widely accepted and rigorously supported by recent explorations and results in this research area. Although LSW has been proven that it can significantly improve the ultimate oil recovery, injection of low salinity brine is not always guaranteed for an incremental oil recovery as indicated by several failure projects in promising reservoir candidates in the past. To overcome this challenge, a pre-screening criterion for LSW and hybrid LSW is introduced by taking into account the crucial effects of reservoir characterizations as well as facilities and operating conditions. Subsequently, we address the important key points for a LSW injection fluid design and the critical role of clay and well placement to the LSW performance. Finally, we discuss several effective approaches to maximize oil recovery in a LSW project.
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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 | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,004 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 ».