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Enregistrement W2022101619 · doi:10.2118/138188-ms

Effect of Oil Viscosity, Permeability and Injection Rate on Performance of Waterflooding, CO2 Flooding and WAG Process in Recovery of Heavy Oils

2010· article· en· W2022101619 sur OpenAlexaffabout
Farshid Torabi, Benyamin Yadali Jamaloei, Ostap Zarivnyy, B. A. Paquin, N. J. Rumpel, Ryan R. Wilton

Notice bibliographique

RevueCanadian Unconventional Resources and International Petroleum Conference · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensSaskatchewan Research Council (Canada)University of CalgaryUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringPermeability (electromagnetism)Enhanced oil recoveryEnvironmental scienceWater injection (oil production)Relative permeabilityOil viscosityDrainageViscosityGeologyMaterials scienceGeotechnical engineeringPorosityChemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The economic life of a typical heavy oil reservoir under primary or secondary recovery schemes can be short lived or near their limit, with recovery factors in the range of 5–15%. Waterflooding alone has been successfully practiced in the Lloydminster area of the Western Canada for decades. Heavy oils located in thick reservoirs have benefited from the application of thermal, gravity drainage processes; however, thin, unconsolidated heavy oil reservoirs are unsuitable due to lack of drainage height. These reservoirs may benefit from immiscible CO2 or CO2-WAG processes. This paper examines the effect of oil viscosity, permeability and injection rate on the performance of heavy oil waterflooding, immiscible CO2 flooding and immiscible CO2 water-alternating-gas (WAG) processes. A series of 11 sand packfloods were conducted using 440 and 1,500 mPa·s heavy oils and sand packs with absolute permeabilities of 12 and 40 μm2. Water injection volumes for the waterfloods were 1.5 pore volumes (PVs) at rates of 0.112, 1.124, and 5.62 cc/min. For the CO2 flooding process, 4.5 PVs of gas were injected at a rate of 1 cc/min. For the WAG process, the water:CO2 slug ratios were varied from 1:1, 1:2 and 2:1. A 99.9% purity CO2 gas stream was used for all gas floods. All experiments were performed at a controlled temperature of 25°C and 345 kPa. Among the 11 sand packfloods conducted, the waterfloods consistently yielded the highest recovery factor for both heavy oils and sand packs, with 48-52% OOIP recovered and most of this recovery occurring during 0.112 cc/min. During CO2 flooding of the 440 mPa·s oil, 48.5% OOIP was produced from the 40 μm2 sand pack. From the same fluid-sand system, a 1:1 slug ratio, CO2-WAG process produced 42% OOIP. For the 1,500 mPa·s heavy oil, 1:2 and 2:1 slug ratios of CO2-WAG both produced ~25% OOIP from the 40 μm2 sand pack and a 1:1 slug ratio produced 35% OOIP from the 12 μm2 sand pack. All WAG injection schemes were compared on a 2.5 PV injected basis. These results suggest that the role of displaced fluid viscosity plays the most prominent role in the recovery of heavy 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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,415
Score d'incertitude au seuil0,512

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 recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,219 · 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'étudeObservationnel
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

Citations17
Publié2010
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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