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Enregistrement W2033048242 · doi:10.2118/89340-ms

Estimation of Oil Recovery and CO2 Storage Capacity in CO2 EOR Incorporating the Effect of Underlying Aquifers

2004· article· en· W2033048242 sur OpenAlexaffabout
Stefan Bachu, J Shaw, Robert M. Pearson

Notice bibliographique

RevueSPE/DOE Symposium on Improved Oil Recovery · 2004
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensAlberta Energy
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon sequestrationEnhanced oil recoveryEnvironmental scienceFossil fuelPetroleum engineeringGreenhouse gasAquiferBio-energy with carbon capture and storageClimate changeCarbon dioxideWaste managementGeologyGroundwaterEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Atmospheric concentrations of CO2 have risen since the beginning of the industrial revolution, primarily as a consequence of fossil fuel combustion for energy production and other industrial activities. Recognizing the challenge imposed by the potential for climate change, recent initiatives by various governments and by energy producers target a significant reduction in the intensity of CO2 emissions into the atmosphere. A major mitigation strategy for reducing the intensity and amount of CO2 emissions into the atmosphere is CO2 capture and sequestration, of which geological sequestration is a major component. Although enhanced oil recovery operations have the lowest capacity of all options for geological CO2 sequestration, they are most likely to be implemented first because of the additional economic benefit that will help offset the cost of CO2 sequestration. Assuming that the pore space previously occupied by the produced oil can be backfilled with CO2, a methodology has been developed for the identification and screening of oil reservoirs that are suitable for CO2 flooding and for estimating their CO2 sequestration capacity at depletion, as well as under enhanced oil recovery. The methodology has been applied to close to 11,000 oil pools in the Western Canada Sedimentary Basin that are recorded in provincial reserves databases. Of these, 4,767 oil pools are technically suitable for CO2 flooding, with an estimated incremental oil production and total CO2 sequestration capacity of 350×106 m3 (2,200 MMbbl) and 988 Mt CO2, respectively. However, only 110 oil pools have individual CO2 sequestration capacity greater than 1 Mt CO2 each, but together they account for ~61% of the total. The incremental oil production from these 110 oil pools is estimated to be 150×106 m3 (930 MMbbl) oil, and these oil pools should be considered first in detailed studies of CO2 EOR and sequestration. To account for the effect of underlying aquifer influx that reduces CO2 storage capacity, analysis of the production history of these 110 oil pools shows that the water-oil and gasoil ratios are indicative of the strength of the underlying aquifers, but the recovery factor is not. The underlying aquifer is considered strong if cumulative net WOR>0.25, and weak if WOR<0.15. For WOR between 0.15 and 0.25, strong aquifer support is indicated by cumulative GOR<1,000 m3/m3 (5,600 scf/bbl), otherwise the aquifer support is weak. Material balance analysis on 19 of these oil pools with active aquifers indicated that, if the reservoir pressure is only allowed to increase back to the initial pressure, the CO2 sequestration capacity is reduced on average only by ~3%, if the underlying aquifer is weak, and by ~50% if the underlying aquifer is strong.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,197
Score d'incertitude au seuil0,391

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,227 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations72
Publié2004
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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