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Enregistrement W2026241313 · doi:10.2118/171090-ms

Heavy-Oil Waterflooding: Back to the Future

2014· article· en· W2026241313 sur OpenAlexaffabout
J. M. Alvarez, R. P. Sawatzky, Raul Moreno

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensAlberta Innovates
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringImbibitionRelative permeabilityWater injection (oil production)Enhanced oil recoveryDragEnvironmental scienceOil productionPeak oilGeologyPorosityGeotechnical engineeringMechanicsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Waterflooding of conventional oil fields has been going on since the dawn of oil and gas production. In the 1940s and '50s, researchers in the oil community undertook a successful effort to understand the mechanisms underlying waterflooding, in order to improve its application. One of their findings was that as the mobility ratio increases the breakthrough time decreases exponentially. Furthermore, at high mobility ratios (> 500), the recovery factor does not increase much after breakthrough even after further water injection. Despite this conventional wisdom about waterflooding, it is gaining popularity around the world as a potential technology for recovering heavy oil. For example, in western Canada heavy oil reservoirs with a dead oil viscosity of up to 2,000 mPa.s have been targeted for waterfloods. Some surprising results, which appear to be at odds with conventional theory, include: extended periods of oil production at very high water cuts; and, much higher recovery factors than could be predicted from conventional theory. Mechanisms that have been proposed include: pressure support; unstable displacement and creation of water channels; water imbibition from those channels; viscous drag; emulsification; solution gas drive; apparent swelling of the oil; increasing gas saturations in the water channel causing a reduction in the water relative permeability; and, fracturing. Unfortunately, the speculation about the potential mechanisms involved in heavy oil waterflooding has not yet coalesced into a more tangible understanding of the role of each mechanism and the interplay between them. The relative importance of the mechanisms involved in heavy oil waterflooding, and the capability to enhance them at different stages in the operational life cycle of the waterflooding process, may provide a key to improving the recovery factors in heavy oil reservoirs that are being exploited by waterflooding. This paper will discuss the effort required to examine the mechanisms involved in heavy oil waterflooding, from an experimental perspective. It will address the different laboratory scales that can be employed to investigate these mechanisms, from the pore scale via micro-models to the semi-field scale using large experimental cells. Pathways incorporating these mechanisms in numerical models will be also discussed.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,065

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,004
Communication savante0,0030,008
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0070,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,005

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 GPT0,199
Écart entre enseignants0,194 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2014
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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