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Enregistrement W2009329472 · doi:10.2118/09-02-29

Influences of Different Modes of Reservoir Heterogeneity on Performance and Oil Recovery of Carbon Dioxide Miscible Flooding

2009· article· en· W2009329472 sur OpenAlexaboutno aff
S. A. Shedid

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringPermeability (electromagnetism)GeologySupercritical fluidEnhanced oil recoveryPetroleum reservoirGeotechnical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Reservoir heterogeneity represents one of the most dominant factors affecting the performance of CO2 miscible flooding and its expected oil recovery. The main goal of this study is to investigate the influence of different modes of reservoir heterogeneity on oil recovery by supercritical CO2 miscible flooding. The investigated heterogeneity modes include:different single fractured reservoirs of different inclination angles,different permeability configurations of layered reservoirs, andthe sequence of permeability distributions in composite reservoirs. Complete reservoir rock and oil compositional analyses were performed. The minimum miscibility pressure (MMP) of oil-CO2 was mathematically calculated using several empirical correlations and determined experimentally using slim tube tests. The core flood tests were achieved using actual fluids injected through 12 actual reservoir rock samples. Of these, four samples were of different fracturing angles as single fractured reservoirs, four samples were of different permeability configurations as layered rocks and four samples represented composite reservoirs. The slug size of supercritical CO2 was optimized to be 0.15 PV, injected and chased by actual reservoir brine through these different simulated modes of reservoir heterogeneity. The results indicated that all different modes of reservoir rock heterogeneity have a crucial influence on oil recovery by CO2 miscible flooding in carbonate oil reservoirs. Of note, unfractured reservoirs produced higher oil recovery by CO2 miscible flooding than single fractured ones. An oil reservoir with a 30 degree inclination angle of single fracture produced the highest oil recovery, whereas, fractured rocks with a 45 degree fracture produced the minimum oil recovery in this category. The rock permeability sequences of medium-low-high (MLH) mode for composite reservoirs and medium-high-low (MHL) distribution mode for layered reservoirs are highly recommended for CO2 miscible flooding. The results have proven the suitability of the CO2 application for layered and composite heterogeneous carbonate reservoirs, however, it does not recommend this EOR process for single fractured reservoirs. The results have also shown a real impact on oil recovery of the reservoir heterogeneity mode prevailing in the reservoir under development by this EOR process. Introduction The major applications of active carbon dioxide flooding projects were found in the U.S. Permian Basin, located in West Texas and Eastern New Mexico. Other projects were also active in Colorado, Louisiana, Mississippi, Oklahoma, Utah, Wyoming, and in Canada, Turkey (Bati Raman), Trinidad and Hungary (Budafa). The number of CO2 projects have increased in the U.S. and worldwide over the last number of years(1–3). Reservoir characterization has been considered one of the most important components of reservoir development because it provides a better description and distinguishes essential features of reservoir heterogeneities affecting fluid flow in pay formations. It has been proven that a better reservoir description and/or characterization reduces the amount of oil left in oil reservoirs. The main purpose of reservoir characterization is to outline and specifically integrate different forms of heterogeneities of the reservoir oil. Forgotson(4) defined reservoir characterization as the quantitative description of the physical and chemical properties of the porous medium and its contained fluids.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,102
Score d'incertitude au seuil0,591

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,000
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)0,0000,000

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,210
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 tête enseignante, 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

Citations38
Publié2009
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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