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Enregistrement W1988931662 · doi:10.2523/iptc-13023-abstract

Applicability of SOS-FR (Steam-Over-Solvent Injection in Fractured Reservoirs) Method for Heavy-Oil Recovery from Deep Fractured Carbonates

2009· article· en· W1988931662 sur OpenAlexaff
Tayfun Babadagli, Al Muatasim Mohammad Al Bahlani

Notice bibliographique

RevueInternational Petroleum Technology Conference · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringSteam injectionImbibitionSolventSteam-assisted gravity drainageWater injection (oil production)Enhanced oil recoveryMatrix (chemical analysis)Phase (matter)GeologyOil sandsChemistryMaterials scienceChromatographyComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This reference is for an abstract only. A full paper was not submitted for this conference. Abstract Tapping heavy-oil from fractured carbonates is a real challenge due to unfavourable rock and reservoir characteristics. Thermal or solvent injection techniques are two possible options to mobilize -matrix- oil of naturally fractured reservoirs by reducing its viscosity. Reservoir heating, however, becomes a necessity as the oil gravity gets lower and steam injection is the only effective way to heat the matrix containing oil using the fracture network as conduit to distribute steam. Reservoirs at marginal depths for effective steam injection (>800 m) adds more difficulty to the problem. The application eventually becomes hot-water injection but the efficiency of the process could be improved by adding a solvent component. We introduced a new technique called Steam-Over-Solvent in Fractured Reservoirs (SOS-FR) for efficient heavy-oil recovery from fractured reservoirs, more specifically carbonates. The process consists of cyclical injection of steam and solvent in the following manner: Phase-1: Steam injection to heat up the matrix and recover oil mainly by thermal expansion, Phase-2: Solvent injection to produce matrix oil through diffusion-imbibition-drainage processes, and Phase-3: Steam injection to retrieve injected solvent and recover more heavy-oil. Our preliminary experiments run under static conditions, i.e., soaking the sample into hot water and solvent alternately (SPE 117626) showed that, under very unfavorable conditions (oil-wet carbonates and sandstones, 14,000 cp crude), oil recovery at the end of Phase-3 was around 85–90% OOIP with 80–85% solvent retrieval, which was mainly due to wettability alteration. This paper presents further experimental results specifically on carbonates. Heptane was selected as the solvent to inject through a single-matrix/single-fracture oil-wet carbonates saturated with 14,000 cp oil. The previous static experiments were compared to the dynamic ones to reach a conclusion on optimal injection scheme; cyclic or continuous. For this analysis, the experimental results were matched to a single matrix/single fracture numerical model and parameters needed for field scale simulation (matrix-fracture interaction parameters such as thermal diffusion, solvent diffusion and dispersion coefficients) were obtained. Using the data obtained through matching, field scale simulations were performed. The main focus was the matrix size and first an up-scaling study to field conditions was performed. Then, a field-scale sensitivity analysis was carried out to identify the optimal injection scheme for different depths (soaking time for cyclic and injection rate for continuous injection) and durations, and surface steam quality. Specific observations and conclusions as to how to apply this technique in the field economically were reported. It is hoped this new technique will be an alternative for tapping heavy matrix oil from oil-wet, fractured, deep, carbonate fields.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,440
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,264 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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