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Enregistrement W1999338910 · doi:10.2118/162549-ms

Optimization of CO2 Flooding Schemes for Unlocking Resources from Tight Oil Formations

2012· article· en· W1999338910 sur OpenAlexafffund
Chengyao Song, Daoyong Yang

Notice bibliographique

RevueSPE Canadian Unconventional Resources Conference · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésFlooding (psychology)Petroleum engineeringWater floodingPermeability (electromagnetism)Enhanced oil recoveryEnvironmental scienceDrop (telecommunication)GeologyChemistryComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, techniques have been developed to experimentally and numerically evaluate performance of waterflooding and CO2 flooding for unlocking oil resources from tight formations. Experimentally, core samples collected from a tight formation with a permeability range of 0.081–0.790 mD are used to conduct a series of coreflooding experiments. The performance of four flooding schemes, i.e., waterflooding, near-miscible CO2 flooding, miscible CO2 flooding, and water-alterneating-CO2 flooding, are evaluated by the coreflooding experiments. The continuous CO2 flooding processes under either miscible or near-miscible condition lead to a superior oil recovery performance in comparison with the waterflooding process. Furthermore, the miscible water-alternating-CO2 flooding in tight cores leads to a higher recovery efficiency with less CO2 consumption compared to the continuous CO2 flooding processes. Most importantly, in the miscible water-alternating-CO2 flooding process, it is found that the pressure drop increases rapidly when water is injected, but decreases dramatically when CO2 is injected. This indicates that CO2 injection is able to significantly improve the fluid injectivity in tight formations. In general, the miscible water-alterneating-CO2 flooding process is found to be the most favorable flooding scheme for tight formations in terms of both recovery efficiency and fluid injectivity. Theoretically, numerical simulation is performed to match the experimental measurements obtained in the different flooding schemes. There exists a generally good agreement between the experimental measurements and simulated results for all the flooding schemes examined. The tuned numerical model is then employed to optimize the production pressure in the continuous CO2 flooding process and the water-alternating-gas (WAG) ratios in the miscible water-alternating-CO2 (CO2-WAG) flooding process, respectively. It is found that the optimum producing pressure in the continuous CO2 flooding process can be set as the minimum miscibility pressure (MMP) of the tight oil sample, while the optimum WAG ratio falls in the range of 4:1 to 8:1.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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 savante0,0000,001
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,204 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations21
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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