Improved oil recovery using CO2 as an injection medium: a detailed analysis
Notice bibliographique
Résumé
The main goal of any improved oil recovery (IOR) is to displace the remaining oil in a reservoir; it is achieved by improving the volumetric efficiency and enhancing the oil displacement. Carbon dioxide is considered to have high potential to improve the production efficiency of the reservoir. This process is gaining a lot of relevance these days as one of the best IOR techniques because when CO 2 dissolves in heavy oil, it reduces the oil viscosity, increases the oil swelling, improves the gravity segregation of oil and the internal drive energy. Consequently, this improves the oil recovery from the reservoir. Oil recovery using CO 2 is a win/win technique because it enhances the oil recovery and can be used as a CO 2 storage option in reservoirs to reduce the greenhouse gas levels in the atmosphere. In the present study, the reservoir simulation is used to predict the reservoir’s behavior using different production scenarios. A reservoir model is constructed using Eclipse and is used to optimize the well. The objective of this study is to enhance understanding of improved oil recovery for a typical reservoir located offshore on Australian continental shelf. The second part of this study focuses on carrying out an economic analysis of the best IOR scenario, with the maximum oil recovery, by analyzing key variables, such as oil prices, capital costs, operation and maintenance costs, CO 2 prices and taxes. The results obtained indicated that proper well optimization performed in high oil saturation areas using sensitivity analysis and optimizing the values of injection and production increases the oil recovery and maximum sweep of the reservoir. The economic analysis carried out on the chosen optimum scenario 4 was found to be very economical with total savings of $173 M.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».