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Enregistrement W2015224515 · doi:10.2118/2008-189

Experimental Results of Polymer Flooding of Heavy Oil Reservoirs

2008· article· en· W2015224515 sur OpenAlexafffundabout
K. Asghari, Petro Nakutnyy

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2008
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésPetroleum engineeringFlooding (psychology)Water floodingPolymerEnvironmental scienceGeologyMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents the results of several series of laboratory tests evaluating the performance of polymer flooding for heavy oils. The effects of oil viscosity, polymer concentration, displacement velocity, and rock permeability have been studied and results are presented. Improved oil recovery through polymer flooding was studied by conducting linear displacement experiments in sandpacks with different permeabilities. The viscosity of oil samples used for different experiments ranged from 1000 to 8400 cP. The polymer solution used for this study was high molecular weight polyacrylamide with concentrations of 1000 to 10000 ppm in 1% brine solution. The results of these experiments show that high polymer concentrations, i.e. more than 5000 ppm, are required in order to improve oil recovery, beyond waterflooding, from a porous media with residual heavy oil saturation. Additionally, effect of injection rate from 0.3 up to 15.4 meter per day was tested and it was observed that slower injection of polymer solutions resulted in higher oil recovery. It is believed that the results of this study will help develop effective methods for implementing polymer flooding in heavy oil fields, and will give the oil industry a new option for improving oil recovery from heavy oil reservoirs. Introduction Recently, there has been growing interest in this technique for heavy oil reservoirs. At the end of economical life of primary production, waterflooding is performed as a secondary recovery process. It is the most widely used secondary recovery technique. It involves injection of water into the reservoir to improve the recovery of oil. Several successful waterflooding projects in heavy oil reservoirs have been reported, and they show economical incremental oil recovery at high water cut. However, the range of reported recovery is large. Waterflood recoveries of ∼ 1–2% up to 20% original oil in place (OOIP) have been reported for these reservoirs[1]. Miller has discussed the condition of Canadian heavy oil waterflooding projects and has observed that insufficient literature related to this subject has been published. Miller states that the process of assessing performance of waterflooding generally is empirical rather than theoretical, meaning much of the understanding of waterflooding in heavy oil reservoirs is based on observation of the process in the field rather than understanding the fundamental processes involved[2]. Investigation of many waterflooding projects in Canadian heavy oil reservoirs has revealed that these waterfloods exhibit very poor sweep efficiency because of extreme adverse mobility ratio. Jameson[3] reported on waterflooding in the Lloydminster, Saskatchewan, region where the oil viscosity ranges from 500 to over 4,000 mPa.s. Very low incremental recoveries were obtained through waterflooding. Jameson stated that waterflooding was not economical in primary depleted reservoirs. This was a result of increased viscosity of the oil due to loss of solution gases, causing an increasingly adverse mobility ratio between the oil and the injected water. In order to improve the mobility ratio between the injected water and heavy oil polymer flooding can be used to increase viscosity of water. High molecular weight water-soluble polymers in dilute concentrations (several hundred ppm) increase the water viscosity significantly.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,209 · 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'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

Citations87
Publié2008
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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