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Enregistrement W1993256513 · doi:10.2523/iptc-12015-ms

Concept of Classified Polymer Flooding Control Extent and Influences on Flooding Effect

2008· article· en· W1993256513 sur OpenAlexaff
He Liu, Zhenbo Shao, Xiaoqin Zhang, Xia Li, Lijun Wu, Jing Meng

Notice bibliographique

RevueInternational Petroleum Technology Conference · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlooding (psychology)InterconnectionPolymerPermeability (electromagnetism)Petroleum engineeringWater floodingPorous mediumPorosityMaterials scienceEnvironmental scienceGeotechnical engineeringGeologySoil scienceComputer scienceComposite materialChemistryTelecommunicationsMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In oil reservoirs, if sand bodies are interconnected, and the polymer molecules can penetrate, then we regard the porous volume as swept volume of polymer flooding. But polymer flooding effects are associated with interconnection types of swept porous volume, which has not been involved in the previous concept of polymer flooding control. Based on reservoir interconnection type, we've classified polymer flooding control degree into two types. And through numerical simulation, studies on relations between interconnection types and oil displacement effects have been conducted, the research results show that:As polymer flooding control degree of interconnection between sand channels increases, the final recovery rate of both water flooding and polymer flooding rises. The polymer flooding effects improve.As polymer flooding control degree of interconnection between sand channels increases, the recovery rate increments from polymer flooding rise gradually. When control degree is lower than 75%, the recovery rate increments are influenced by control degree significantly. When it's higher than 75%, the recovery rate increase slows down. So, in order to obtain better polymer flooding effects, polymer flooding control degree should be maintained at approximately 75%. 1. Necessity of focusing on polymer flooding control degree Reservoir geological conditions are important factors influencing polymer flooding effects. Traditional reservoir engineering description methods usually adopt permeability difference, vertical permeability variation coefficient and water flooding control degree to quantitatively represent reservoir geological conditions. However, when swept porous volume of water flooding is all 100%, the effects of polymer flooding vary. This indicates that the above-mentioned methods can not precisely describe the influence of reservoir geological conditions over polymer flooding effects. Since 'the tenth five year plan period', Daqing Oilfield has put forward the concept of 'polymer flooding control degree' based on polymer flooding of the secondary reservoirs (which refers to channel sand reservoirs, and non-channel sand reservoirs with effective thickness above 1 metre and effective permeability above 0.1µm2). A set of polymer flooding development technologies of combination of perforated zones, well pattern and flooding plan design optimization aiming to enhance polymer flooding control degree have been developed and perfected. But even so, with our further knowledge on polymer flooding in medium and low permeability reservoirs, we've found that the traditional methods can not satisfactorily reveal the influence of geological conditions on polymer flooding effects. So, it's necessary to deepen our knowledge of polymer flooding control degree. 2. Introduction of concept of classified polymer flooding control degree Practice of polymer flooding in Daqing Oilfield's secondary reservoirs show that, in the well groups with similar polymer flooding control degree, the dynamic variation of polymer flooding is significant (table 1, fig. 1). Analysis shows that there is fairly good correlation between polymer flooding effects and interconnection ratio of channel sand (fig. 2).

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,861

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,233
Écart entre enseignants0,223 · 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'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

Citations0
Publié2008
Routes d'admission1
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