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Enregistrement W2003278108 · doi:10.2118/05-08-01

An Environmentally-Friendly Process for Improved Recovery From Light Oil Reservoirs

2005· article· en· W2003278108 sur OpenAlexafffundabout
O. S. Shokoya, S. A. Mehta, R.G. Moore, Brij Maini

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesShell CanadaUniversity of Calgary
Mots-clésFlue gasEnhanced oil recoveryPetroleum engineeringLight crude oilEnvironmental scienceCarbon dioxideSecondary air injectionOil fieldPetroleum reservoirWaste managementChemistryGeologyEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The injection of flue gas is a promising cost-effective process for improving recovery from light oil reservoirs. The flue gas could be obtained directly from power plants or other surface sources. It could also be indirectly generated in situ from the spontaneous ignition of oil when air is injected into a high temperature, high pressure (light oil) reservoir. When operating at high pressures commonly found in deep light oil reservoirs, the flue gas may become miscible with the oil, thereby displacing it more efficiently. The efficiency of oil recovery during flue gas injection in light oil reservoirs was studied by flue gas displacements of light oil in a 2.44-m long Berea sandstone core at pressures up to 41.58 MPa and temperature of 116 °C in the laboratory. The laboratory results were history-matched using a compositional simulator. This study attempts to understand and explain the success achieved in field high pressure air injection projects in light oil reservoirs. The high oil recovery obtained from this study suggests that flue gas injection is a promising process for enhanced oil recovery from light oil reservoirs. The results show that the level of oil recovery was accompanied by the level of approach to miscibility between the flue gas and the oil. Both were found to increase with an increase in reservoir pressure, as well as an increase in the carbon dioxide content of the flue gas. When injected from a surface source, the sequestration of the carbon dioxide component of the flue gas (a greenhouse gas) makes the flue gas injection process an environmentally- friendly process. Introduction The solvent extraction and/or miscible-type processes are among the dominant enhanced oil recovery (EOR) methods in Canada(1). These processes include the injection of nitrogen, flue gas, carbon dioxide, hydrocarbon-miscible methods, and solvent extraction of mined, oil-bearing ores(2). They have the potential to add 300 to 400 million cubic metres (~50%) to Canada's remaining recoverable oil reserves(3) and multiples of this to the world's recoverable reserves. Other than compressed air, nitrogen and flue gas are the cheapest gases available(4). The potential for cost-effective oil recovery by flue gas injection from currently producing light oil reservoirs as well as depleted and mature waterflooded reservoirs is most important, especially for reservoirs with little or no water production and those with low porosity and low permeability(5–8) where water injection is not feasible. In recent studies carried out by the authors in a slim-tube apparatus(9–11), flue gas has been found to displace oil by mass transfer of intermediate components of the oil into the injected flue gas, and subsequent condensation of the higher molecular weight intermediates back into the liquid phase from the enriched gas phase through a multi-contact combined vapourizing-condensing gas drive mechanism(12). Although the flue gas may never displace the light oil in a truly miscible fashion because of this mechanism, the oil recovery in such a process is significant enough to make it cost-effective(10).

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,207
Écart entre enseignants0,201 · 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'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
Publié2005
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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