Performance Evaluation of CO2 Huff-n-puff Processes in Tight Oil Formations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Techniques have been developed to experimentally and numerically evaluate performance of CO2 huff-n-puff processes for unlocking resources from tight oil formations. Experimentally, core samples collected from a tight formation with a permeability range of 0.27-0.83 mD are used to conduct a series of coreflooding experiments. The performance of four recovery schemes, i.e., waterflooding, immiscible CO2 huff-n-puff, near-miscible CO2 huff-n-puff, and miscible CO2 huff-n-puff processes, is evaluated with the tight core samples. The waterflooding process leads to a higher oil recovery factor in comparison with the immiscible CO2 huff-n-puff process, while both the near-miscible and miscible CO2 huff-n-puff processes result in higher recovery efficiency compared to that of waterflooding. Theoretically, numerical simulation is performed to match the experimental measurements obtained in the different recovery schemes. There exists a generally good agreement between the experimental measurements and simulated results. The tuned numerical model is then employed to optimize the injection pressure and soaking time during CO2 huff-n-puff processes. It is found that the optimum injection pressure of the CO2 huff-n-puff process can be set around the minimum miscibility pressure (MMP) between crude oil and CO2, while the soaking time can be optimized for maximizing oil recovery.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 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 ».