Incremental Oil Success From Waterflood Sweep Improvement in Alaska
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 Waterflood thief zones in communication with the rest of the reservoir are a severe and previously challenging problem. This paper gives an introduction to the nature of a novel, heat-activated polymer particulate. Details of a trial of this in–depth diversion system, resulting in commercially significant incremental oil from a BP Alaskan field are presented. The system of one injector and two producers was selected because of a high water oil ratio and low recovery factor, which was recognized as an indicator of the presence of an injection water thief zone and confirmed by study of a previous injection survey. The area around the wells is bounded by faults so the system can be considered to be isolated from surrounding wells and operations. The position of the thermal front in the reservoir, tracer transit times, injection rates and inter-well separations indicated that the slowest reacting of the three commercial grades available was most appropriate for the trial. The treatment was designed using laboratory tests, and numerical simulation informed by pressure and chemical tracer tests. Long sandpack tests indicated permeability reduction factors of 11 to 350 for concentrations of 1500 to 3500 ppm active particles in sand of 560 to 670 mD permeability at 149°F. 15,587 gallons of particulate product was dispersed, using 8,060 gallons of dispersing surfactant, into 38,000 barrels of injected water and pumped over 3 weeks at a concentration of 3300 ppm active particles. Placement deep in the reservoir between injector and producer was confirmed by pressure fall off analysis and injectivity tests. The incremental oil predicted from the simulation was 50,000 to 250,000 bbl over 10 years. In fact over 60,000 barrels of oil was recovered in the first 4 years at a cost comparable with traditional well work and less than sidetracking.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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