EOR Strategies for a Conventional Heavy Oil Reservoir with Large Aquifer in Greater Fula Oilfield, Sudan
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Thermal recovery technology particularly cyclic steam stimulation (CSS) is always an effective means to develop the conventional heavy oil reservoirs, which can be validated from literature. While most of the heavy oil reservoirs developed by CSS are the thick, well-deposited, high quality reservoirs and there are no much reports of producing oil from mid-depth oil reservoirs with large acquifers. In this paper, according to the petrophysical properties and geologic characteristics of the target block F in Greater Fuld oilfield in Sudan, based on the oil test results, detailed 3D geologic model is established and the type well model for CSS and SF is extracted, to study the real performance with the real geological properties. The development zone, the perforation strategies, the cylic steam injection quantity, the steam injection rate, soak time, and cyclic period are optimized for CSS. Based on the production performance of CSS, the optimal cycles of CSS followed by SF is determined. And the wellpattern and well spacing, the parameters of SF such as unit steam injection rate, steam quality, effects of bottom acquifer on the SF are also simulated and optimized. The simulation results indicate that the thermal recovery technique especially 4 cycles of CSS followed by SF can acquire satisfied performance, which shows an effective and economic future in the development of the heavy oil deposits in Greater Fula Oilfield.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle