Efficiency Analysis of Steam-Over-Solvent Injection in Fractured Reservoirs (SOS-FR) Method for Heavy-Oil Recovery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Heavy-oil recovery from fractured carbonates is a real challenge, yet no proven technology exists as an efficient solution. Reservoir heating is generally inevitable and steam injection is the only effective way to heat heavy-matrix oil in such reservoirs using the steam distributed through fracture network. We propose a new method minimizing heat needed for efficient heavy-oil recovery from oil-wet fractured rocks by adding solvent component. Efficiency is a critical issue in this process due to potentially high cost of the process. A new technique we proposed previously called Steam-Over-Solvent in Fractured Reservoirs (SOS-FR) consists of a cyclic injection of steam and solvent in the following manner: Phase-1: Steam injection to heat up the matrix and recover oil mainly by thermal expansion, Phase-2: Solvent injection to produce matrix oil through diffusion-imbibition-drainage processes, and Phase-3: Steam injection to retrieve the injected solvent and recover more heavy-oil. Laboratory scale static and dynamic experiments had shown that, under very unfavorable conditions (oil-wet matrix, 4,000cp crude), oil recovery at the end of Phase-3 was around 85-90% OOIP with 80-85% solvent retrieval. In this paper, the experimental results obtained earlier were matched to a single matrix/single fracture numerical model and parameters needed for field scale simulation (matrix-fracture thermal diffusion, solvent diffusion and dispersion coefficients) were obtained. Using the data obtained through matching, field scale simulations were performed for efficiency analysis and to identify the optimal injection schemes (soaking time for cyclic and injection rate for continuous injection) and durations, and surface steam quality. Specific conclusions as to how to apply this technique efficiently in the field considering the cost of the process were reported.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».