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Enregistrement W2021398099 · doi:10.4043/20385-ms

Towards Sustainable and Environmentally Friendly Enhanced Oil Recovery in Offshore Newfoundland, Canada

2010· article· en· W2021398099 sur OpenAlexaffabout
Brandon George Thomas, Abduljelil Iliyas, Thormod E. Johansen, Kelly Hawboldt, Faisal Khan

Notice bibliographique

RevueOffshore Technology Conference · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensMemorial University of NewfoundlandHusky Energy (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnvironmentally friendlySubmarine pipelineEnhanced oil recoveryFlue gasFossil fuelPetroleum engineeringWork (physics)Sustainable energyEnvironmental scienceOil fieldPetroleum industryEngineeringWaste managementEnvironmental engineeringRenewable energyMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A consortium of university-industry researchers are developing sustainable and environmentally friendly enhanced oil recovery (EOR) technology for oil fields off the east coast of Newfoundland, Canada. This paper is foundational work on potential implementation of air and flue gas injection techniques. The paper discusses reservoir and facility considerations of air and flue gas injection and provides recommendations for project evaluation. The paper presents screening level results for Husky Energy's White Rose Field as a case study. Newfoundland offshore fields contain light oil (30-37 oAPI, 0.5-0.8 cP) making the fields potential targets for gas based EOR. However, with the oil fields located 310-350 km off the coast, availability of injection gas and logistical problems present barriers to EOR. Air injection has the advantages of an unlimited supply of injectant, success in laboratory and field applications, years of safe operation, and potential for an estimated 10% incremental oil recovery in waterflooded reservoirs. The challenges toward implementation of both techniques considering field characteristics and infrastructure are discussed along with practical solutions to aid implementation. The evaluation of sustainable and environmentally friendly EOR technologies is inline with long-term regulatory requirement and is timely as oil production from existing fields is beginning to decline. Moreover, with only 3 of over 20 discovered fields off the coast of Newfoundland currently developed, the conclusions and recommendations may also be valuable in the near future for evaluation of EOR techniques for the remote fields offshore Newfoundland. Introduction When evaluating the potential for enhanced oil recovery offshore Newfoundland, two key themes must be addressed;Is the process suitable for the reservoir properties and reservoir fluids?Is the process suitable for implementation offshore? The challenges of implementing enhanced oil recovery (EOR) in an offshore environment are much greater than in an equivalent onshore field (Bondor et al., 2005). While EOR processes tend to be reservoir and reservoir fluid specific, the project must be commercially feasible within the high cost offshore environment. Beyond normal offshore conditions, Newfoundland's offshore oil fields occur in one of the harshest offshore environments in the world, with severe weather and ice encroachment for long periods during the spring and summer. The two enhanced oil recovery techniques discussed within this document are high pressure air injection (HPAI) and flue gas injection. Both processes supply additional energy to the reservoir by the injection of non-hydrocarbon gases with the aim of recovering incremental oil.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,391
Score d'incertitude au seuil0,992

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations4
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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