Successful Story of Development and Optimization for Surfactant-Polymer Flooding in a Geologically Complex Reservoir
Notice bibliographique
Résumé
Abstract For mature reservoirs, surfactant-polymer (SP) flooding is an attractive alternative to conventional waterflooding. However, it is a complicated process and the performance of SP flooding in complex reservoirs requires an accurate model that represents the reservoir features, chemical properties, and displacement mechanisms. This paper presents a successful application of miscible-tertiary SP flooding in an extremely heterogeneous reservoir. First, a series of numerical simulations in both homogeneous and heterogeneous cases were investigated and analyzed by a CMG™ simulator. Then a mathematical model was developed based on the Langmuir isotherm theory in order to fully integrate adsorption phenomenon into a reservoir model for controlling and reducing this effect during the SP flooding process. Small of polymer/surfactant adsorption leads to a small amount of chemical required for injecting and decreases operational cost. Based on the above achievements, SP flooding was successfully applied for White Tiger - the biggest offshore oil field with high heterogeneity and complex geological characteristics in the Viet Nam continental shelf. An optimal range of operated conditions that include polymer solution properties, injection pressure and injection rates are proposed with the objective of optimizing the SP process in the White Tiger field. The simulation results show that SP flooding is the best recovery schemes in comparison with waterflooding, pure polymer flooding and pure surfactant flooding. A significant increase in oil production has been achieved by the effect of surfactant and polymer which is a really successful evidence of SP flooding in complex reservoirs.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 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 ».