Foam Assisted Air Injection (FAAI) for IOR at Hailaer Oilfield: Prospects and Challenges
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The Xi11-72 Block, located in Hailaer Oilfield, Inner Mongolia Autonomous Region, China, contains many ultra-low permeability (<2.0×10-3µm2) oil reservoirs, with natural fractures. The reservoir temperature is 82°C; the original reservoir pressure is approximately 22.5 MPa; and the water-sensitive index of the reservoir is high (>0.7). Primary production and limited water flooding experience at adjacent Blocks have shown that the recovery factor in these reservoirs is very low due to lack of reservoir energy and poor water injectivity. Since 2009, Foam Assisted Air Injection (FAAI) has been proposed, in order to block natural fractures, maintain reservoir pressure and/or increase sweeping and displacement efficiency. A series of laboratory experiments have been conducted to study the oxidation kinetics of air/air foam with oil and the blocking and displacement efficiency of air foams in different oil sands. Reservoir simulation has also been carried out for predicting the reservoir response to foam assisted air injection and optimizing the injection process. Air injection pilot test started in the field since 23 April 2011 in a well group with 1 injector and 6 producers, using a Skid-mounted high pressure air compressor (40 MPa, 7 m3/min air rate). Oxygen breakthrough was observed (oxygen contents 3.7%) on 13 May 2011, and then assisted foam was injected to inhibit air breakthrough. Up to 30 June 2011, five foam slugs had been injected into the reservoir. The field results show that air injection can enhance injection capacity; assisted foam injection can inhibit air breakthrough effectively; and oil production can be significantly increased with water cut reduced by 4%. The detailed laboratory study, field experience and prospects and challenges analysis are presented in this paper.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».