A Study of IOR by CO2 Injection in the Gullfaks Field, Offshore Norway
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper describes the feasibility study of a large-scale miscible CO2-WAG (MWAG) injection scheme in the Gullfaks Field, offshore Norway. We describe the reservoir engineering workflow and simulation techniques, the predicted production and injection profiles, and the main infrastructure solutions under consideration. Compositional cross-section models and recently available streamline-tracer simulation techniques are employed to scale up from element models to a fast, full-field simulator with a high degree of flexibility. The starting point for the workflow is a set of black oil and streamline front tracking models, history matched on coarse and fine grids. A fast, finely gridded streamline model is used to identify the MWAG injection targets, define injection well locations and completion strategy. Fine gridded cross-sections are extracted and used in a compositional simulator to study and quantify the miscible displacement process. These are the used to derive scaling parameters used in a simple, ultra-fast streamline-tracer model, scaling the MWAG process up to field level. The streamline-tracer model interactively optimises solvent allocation and generates production predictions on a well-by-well basis. Water flood recovery and incremental IOR are predicted simultaneously in a single simulation run. In addition, the general economic limitations and example technical solutions for implementation of a CO2 MWAG on the Gullfaks Field are briefly described.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 découle