Increasing Oil Recovery with CO2 Miscible Injection: Thani Reservoir, Abu-Dhabi Giant Off-Shore Oil Field Case Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper aims to study the miscibility features of CO2 miscible injection to enhanced oil recovery from Thani-III reservoir. A Comprehensive simulation model was used to determine multi contact miscibility and suitable equation of state with CO2 as a separate pseudo component using one of the industry’s standard simulation software. Experimental PVT data for bottom hole and separator samples including compositional analysis, differential liberation test, separator tests, constant composition expansion, viscosity measurements and swelling tests for pure CO2 were used to generate and validate the model. In addition to that, simulation studies were conducted to produce coreflooding and slimtube experimental models, which were compared with the conclusions drawn from experimental results. Results of this study have shown comparable results with the lab experimental data in regards to minimum miscibility pressure (MMP) calculation and recovery factor estimation, where the marginal errors between both data sets were no more than 7% at its worst. Results from this study are expected to assist the operator of this field to plan and implement a very attractive enhanced oil recovery program, giving that other factors are well accounted for such as asphaltene deposition, reservoir pressure maintenance, oil saturation, CO2 sequestering and choosing the most appropriate time to maximize the net positive value (NPV) and expected project gain.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».