MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1982736468 · doi:10.2118/2008-091

An Experimental Study on Three-Phase Flow in High-Pressure Air Injection (HPAI)

2008· article· en· W1982736468 sur OpenAlexaff
E. Niz-Velásquez, K. Van Fraassen, R.G. Moore, S. A. Mehta

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlow (mathematics)Two-phase flowMechanicsMaterials sciencePhase (matter)Environmental sciencePetroleum engineeringGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High Pressure Air Injection, (HPAI) is an improved oil recovery process in which compressed air is injected into typically deep, light oil reservoirs. Part of the oil reacts exothermically with the oxygen in the air to produce flue gas (mainly composed of nitrogen, carbon dioxide and water). Literature explaining the reaction mechanisms and phase interactions is available. Nevertheless, little effort has been devoted to describing gas, oil, and water three-phase flow behavior under HPAI reservoir conditions. Three coreflood experiments were conducted on Berea sandstone core. The first experiment consisted of injecting flue gas into core at initial oil and connate water saturations to obtain liquid-gas relative permeability data. The second experiment was designed to evaluate oil re-saturation, after gas sweep, simulating an HPAI thermal front. The third experiment consisted of gas displacing both oil and water completing the data necessary to plot the three phase relative permeability curves. Reservoir simulation was used to adjust relative permeability curves and hysteresis parameters by matching the pressure drop and production data. Introduction It is well known that the oil recovery mechanisms in HPAI are a combination of the highly efficient displacement by the reaction front and the light oil/flue gas compositional interactions such as oil swelling and/or vaporization and nearmiscible behavior1. However, the contribution of each of these recovery mechanisms has not been properly assessed2. Although an important amount of effort has been devoted to the characterization of oxidation kinetics3-5 and flue gas/light oil compositional interactions6,7, the process remains challenging to simulate even under controlled and ideal conditions, i.e. a combustion tube test. Some of the difficulties include the limited availability of experimental data to feed the numerical simulators with the required parameters, as well as the interdependence of these parameters and their variation with temperature. Assuming that these difficulties can be overcome by carrying out a study that allows a judicious analysis of experimental information and a careful treatment of the matched parameters in a numerical simulator, there is still a piece of information that has a strong influence on the simulation results and cannot be defaulted or left as a final matching tool: relative permeability. In an earlier study2, it was suggested that for a combustion tube match, the steps previous to air injection (water flood, and inert gas flood) can be used to find a reliable set of relative permeability curves for the run. It was also pointed out that the rock-fluid dataset should include a variation of relative permeability data with interfacial tension to account for changes in pressure, composition, and most importantly, temperature. While being this necessary, it still would not be sufficient to ensure a correct representation of the flow of phases in a porous medium subjected to HPAI. Ahead of the reaction front, the high mobility flue gas (mainly composed of nitrogen and carbon oxides) displaces oil and water at nearly reservoir temperature, while in the high temperature zone the gas flooded volume is re-saturated with oil and water that have been removed from the burnt or reacted volume. In both zones, three-phase flow is occurring.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,979

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,264
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueCanadian International Petroleum ConferenceMême sujetEnhanced Oil Recovery TechniquesTravaux en français237 207