EOR Methods to Enhance Gas Oil Gravity Drainage:Modeling Aspects
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Conventional displacement methods such as water flooding do not work effectively in densely fractured reservoirs: due to the high fracture permeability it is not possible to establish significant pressure differentials across oil bearing matrix blocks to drive oil from matrix rock towards producers. In such reservoirs one has to rely on natural mechanisms like capillary imbibition or gravity to recover oil from the matrix reservoir rock. In Middle-East fractured carbonates, the matrix rock is commonly oil-wet or mixed wet and only gravity drainage remains a feasible process. However, permeabilities are usually low, <10 mDarcy, resulting in low gravity drainage production rates with high remaining oil saturation and/or capillary holdup. EOR techniques such as steam injection and miscible gas injection have the potential to improve GOGD rates and recoveries: –In shallow fractured reservoirs it is possible to inject steam in the fracture system. Steam will condense as long as it contacts cooler matrix rock, resulting in a steam front that develops in a stable way through the fracture system. Heating of the matrix will result in oil expansion, reduction of viscosity, gas drive and stripping effects.–In deeper reservoirs GOGD under miscible conditions becomes an option. Injection gas that is miscible with the oil will result in swelling and viscosity reduction, both increasing oil mobility and therefore improving the GOGD rates. Miscibility further adds the advantages of single-phase flow at high effective relative permeability and reduced interfacial tension, thereby reducing re-imbibition effects and increasing ultimate recovery from inhomogeneous reservoirs. To assess the benefit of these EOR methods, simulation techniques should be capable of modelling the impact of these processes on GOGD. We present in this paper a general dual permeability method that can handle GOGD as well as different, mutually interacting, processes expected to occur when EOR techniques are applied to fractured reservoirs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».