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Enregistrement W2014233960 · doi:10.2118/00-03-03

Waterflooding Under Bottom-water Conditions-An Analytical Model for Two-layer Reservoirs

2000· article· en· W2014233960 sur OpenAlexaffabout
Ezeddin Shirif, S.M. Farouq Ali

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringGeologyBottom waterWater injection (oil production)Displacement (psychology)Flow (mathematics)Water saturationSaturation (graph theory)Water flowWater cutPerpendicularMechanicsGeotechnical engineeringPorosityGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many reservoirs in Alberta and Saskatchewan contain a high water saturation zone (bottom-water) underlying the oil zone. Waterflooding under such conditions is typically ineffective because of channeling of water through the bottom-water zone. However, in some cases, waterflooding such reservoirs may still be feasible and economically viable. While there is no doubt that some of the injected water bypasses the oil zone through the bottom-water zone, most of the injected water may still displace the oil, depending on the reservoir conditions. Therefore, a mechanistic understanding of oil displacement by a waterflood in the presence of a bottom-water zone is the basis for predicting recovery performance, and there is a need for developing a mathematical model to describe water channeling under bottomwater conditions. Given the reservoir description, the mathematical model should be able to describe the amount of water channeling into the bottom-water, together with a prediction of oil recovery. In this paper, an analytical model was developed to predict waterflood performance when a water zone is present. Results of the mathematical predictions are compared with experimental and simulation results, showing good agreement. Introduction Among the factors influencing fluid flow in layered permeable media is flow from one layer to another in a direction perpendicular to bulk flow. This crossflow may be the result of any or all of the four forces that cause fluid to flow in a permeable medium: viscous forces, capillarity, gravity, and concentration. These driving forces interact with each other in experimental displacements(1,2), making it difficult to credit the observed crossflow to the correct mechanism. This is true to a large extent in simulated displacements(3), but it is possible to simulate displacements with only one effect present(4). Yeung(5) developed a mathematical model for a two-layered reservoir, the lower layer being a water zone to account for crossflow, based on the major assumption that crossflow did not alter the mobility in either layer. It was concluded that crossflow occurred near the injection end and waterflood performance was independent of the point of injection and the injection rate. Hassan(6) modified Yeung's model but used the same assumption. He also developed a semi-analytical model to predict oil recovery performance and calculate the frontal movement of the two flood fronts for bottom-water reservoirs. In view of the foregoing, when a stratified reservoir is being studied for waterflooding, failure to account for crossflow can lead to large errors in oil recovery prediction; however, under bottom-water conditions, this effect is aggravated due to the presence of the mobile water phase. The objective of this chapter is to describe theoretically the effects of the crossflow caused by viscous forces on displacements in a two-layer reservoir, the lower layer being a water zone. This can be accomplished in an unconventional way by solving the flow equations for maximum crossflow, which utilizes the idea of vertical equilibrium solution techniques. The vertical equilibrium concept has been used extensively in the petroleum literature(7-11), mainly as a way to collapse simulations to a lower dimension.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,628

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,262 · 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'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

Citations1
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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