Numerical Simulation and Screening of Oil Reservoirs for Gravity Assisted Tertiary Gas-Injection Processes
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Corefloods and field investigations confirm that a large amount of incremental tertiary oil can be recovered from dipping water drive reservoirs using gravity assisted tertiary gas injection processes. These processes include the Double Displacement Process (DDP) and the Second Contact Water Displacement Process (SCWD). The DDP consists of injecting gas into waterflooded oil zones. The SCWD process consists of submitting these gas-flooded zones to a new water displacement process. Reservoir simulations performed with an adaptive-implicit simulator were applied to investigate the macroscopic mechanisms of the two processes. The effects of several important parameters on the performance of the DDP were studied to optimize the oil production of the process and to develop a set of screening criteria for selecting candidate reservoirs for the process. Moreover, the SCWD process was simulated to investigate its feasibility. Furthermore, the two processes were simulated physically in a micromodel – transparent cell. The results have shown that both processes are efficient methods for recovering the residual oil to water. A good representation of the laboratory results was obtained through the simulations. It was confirmed that oil film flow plays a very important role in achieving high recovery efficiencies in the DDP. In the SCWD process, trapped gas reduces the possibility of the residual oil being trapped in the center of pores in the secondary water invasion. Consequently, residual oil can be recovered quickly by a second water flood. Therefore, the SCWD process is suitable for application in situations where the source of gas is not sufficient, and where the formation has a high irreducible gas saturation.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».