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Enregistrement W2031252842 · doi:10.2118/139672-ms

Use of CO2 in Heavy-Oil Waterflooding

2010· article· en· W2031252842 sur OpenAlexaff
Majid Nasehi, K. Asghari

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrinePetroleum engineeringDissolutionWater injection (oil production)Environmental scienceEnhanced oil recoveryOil viscosityLight crude oilViscosityChemistryGeologyMaterials scienceComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Waterflooding has been used in oil recovery for many years and is an important technique in conventional oil recovery. In the case of viscous heavy oils, due to the low mobility of heavy oil and high mobility ratio between the displacing fluid (water) and the displaced fluid (heavy oil), reported recoveries have been very low and have been associated with very high volumes of produced water. Use of CO2 in heavy oil waterflooding, as a solvent that might effectively reduce the viscosity of heavy oil and causes it to swell, is the focus of this study. This paper presents the results of eleven core-flooding experiments designed to study the effect of CO2 utilization in waterflooding of heavy oils. Injection strategies used in these experiments involved different combinations of CO2 and brine, including intermittent injection of separate slugs as well as injecting carbonated water. In reported experiments, following the completion of waterflooding tests, CO2 slugs of 10% and 25% pore volumes, or carbonated water was injected into the cores followed by a shut-in period. Water injection was resumed at the end of shut-in period, and any additional oil produced was collected. Heavy oil samples with viscosities of 1000 to 2000 cp were used and experiments were carried out at pressures of 500 and 1000 psi (3.45 and 6.9 MPa), temperature of 30°C, and water injection rates between 1 and 50 feet per day. Carbonated water used in these experiments was prepared by dissolving CO2 in brine (1% wt. NaCl) at 820 psi over 4 days. Results of this study indicate that the use of CO2 significantly improves recovery of heavy oil by waterflooding. Incremental recoveries in the range of 5 to 27.5% OOIP were achieved by CO2 in combination with waterflooding. It was also found that the increase in the operating pressure results in increased oil recovery. Furthermore, the injection of larger CO2 volume increased the oil recovery. It was also found that during the post CO2 waterflooding, greater recovery improvements are achieved from lower permeability systems. Comparison between the lower and the higher viscosity oils also showed that the use of CO2 results in greater recovery improvements for the higher viscosity oil system.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,208 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations11
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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