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Enregistrement W2008008738 · doi:10.2118/133206-pa

Is High-Pressure Air Injection (HPAI) Simply a Flue-Gas Flood?

2010· article· en· W2008008738 sur OpenAlexafffund
Alejandro Montes, D. Gutiérrez, R.G. Moore, S. A. Mehta, M.G. Ursenbach

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMG Reservoir Simulation Foundation
Mots-clésFlue gasPetroleum engineeringSecondary air injectionSteam injectionCompletion (oil and gas wells)Environmental scienceEnhanced oil recoveryCabin pressurizationCompressed airLight crude oilFlood mythWaste managementMaterials scienceGeologyEngineeringMechanical engineeringComposite materialGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High-pressure air injection (HPAI) is an enhanced oil recovery (EOR) process in which compressed air is injected into a deep, light-oil reservoir, with the expectation that the oxygen in the injected air will react with a fraction of the reservoir oil at an elevated temperature to produce carbon dioxide. Over the years, HPAI has been considered a simple flue-gas flood, giving little credit to the thermal drive as a production mechanism. The truth is that, although early production during a HPAI process is mainly due to re-pressurization and gasflood effects, once a pore volume of air has been injected the combustion front becomes the main driving mechanism. This paper presents laboratory and field evidence of the presence of a thermal front during HPAI operations, and of its beneficial impact on oil production. Production and injection data from the Buffalo Field, which comprises the oldest HPAI projects currently in operation, were gathered and analyzed for this purpose. These HPAI projects definitely do not behave as simple immiscible gasfloods. This study shows that a HPAI project has the potential to yield higher recoveries than a simple immiscible gasflood. Furthermore, it gives recommendations about how to operate the process to take advantage of its full capabilities. Introduction High-Pressure Air Injection (HPAI) is an emerging technology for the enhanced oil recovery (EOR) of light oils that has proven to be a valuable process, especially in deep, thin, low-permeability reservoirs(1-7). A number of successful high-pressure air injection projects in light oil reservoirs have been documented in the literature(8-10). Most of these projects have been operating for many years, attesting to their technical and economic success. The improvement in recovery of light oil by HPAI involves a combination of complex processes, each contributing to the overall recovery. These processes include flue gas sweeping, field re-pressurization, oil swelling, viscosity reduction, stripping of the lighter components of the oil, and thermal effects. Early production during the HPAI process is related to re-pressurization and gasflood effects; hence, the influence of the thermal zone is secondary during the early life of an injector. The oil displaced directly by the thermal front will depend on the effectiveness of the generated flue gas on oil displacement from outside the thermal region.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,003
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 GPT0,217
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations67
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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