Integrated Global Optimization of Displacement Efficiency in Hydrocarbon Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, an integrated numerical technique is presented to implement global optimization of displacement efficiency in hydrocarbon reservoirs. This technique chooses the net present value (NPV) as an objective function, which accounts for production- and injection- performance as well as reservoir performance. The flowing and various artificial lifting methods are incorporated into the production performance models, which have been successfully applied in more than forty oil fields. Meanwhile, the reservoir geological model is improved by continuous monitoring and surveillance. Then the objective function is maximized to generate the optimum field production-injection strategies at different development stages using a hybrid genetic algorithm (GA). Such an integrated technique can maximize the displacement efficiency in a fixed well pattern and/or an oil field under different practical constraints. This technique is applied in a water-alternating-gas (WAG) miscible flooding reservoir, and the field performance has shown that the displacement efficiency is significantly improved and the production-injection rates are well controlled. The field water-cut remains low and stable, though the gas-oil ratio is slightly higher than the original ratio. This method can be applied to develop the optimum production- and injection- strategies in a hydrocarbon reservoir so that the displacement efficiency is maximized and the reservoir life is extended.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 ».