Feasibility Study of Solvent-Based Huff-n-Puff Method (Cyclic Solvent Injection) to Enhance Heavy Oil Recovery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Solvent-based processes have demonstrated a significant potential to enhance heavy oil recovery. However, their applicability needs to be investigated for different solvents and operating conditions. In this study, a comprehensive experimental and reservoir simulation analysis was conducted on the feasibility of solvent-based, huff-n-puff method to enhance heavy oil recovery. Carbon dioxide (CO2), methane (CH4), propane (C3H8), and butane (C4H10) were tested under different operating conditions. A physical model with a1800-md permeability and 24% porosity Berea core mounted in a high-pressure core holder was designed. For all tests, the core was saturated with a Saskatchewan heavy oil with viscosity of 1423 mPas at 22 °C. Fourteen huff-n-puff experiments were conducted. The effect of operating pressure, soaking time, and solvent composition were investigated. According to the results, for all types of solvent the produced oil at elevated pressure was lighter (in terms of density and viscosity) and the recovery factor was higher. The highest recovery of 71% was obtained by injecting pure CO2 at near-supercritical conditions (7239 kPa at 28 °C), while pure CH4 at the highest operating pressure of 6895 kPa was 50%. Also, adding 19% hydrocarbon solvent to pure CO2 increased the recovery factor by 10% at aoperating pressure (e.g., 2317kPa). The governing mechanisms that contributed to the production were recognized to be solution gas drive, viscosity reduction, extraction of lighter components, formation of foamy oil, and to a lesser degree, the diffusion process. The oil viscosity was reduced to 62 mPas by injecting CO2 at 7239 kPa. The highest incremental recovery for CO2-based solvents and CH4 occurred at the 2nd and 3rd cycle, respectively. Longer soaking time improved the incremental recovery of the first cycles, though the final recovery did not noticeably change. The result of history matching with the simulated model was quite reasonable with maximum 10% discrepancy between recovery factors of these two approaches.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».