Pressure Maintenance and Improving Oil Recovery by Means of Immiscible Water-Alternating-CO2 Processes in Thin Heavy-Oil Reservoirs
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
Summary Techniques have been developed to experimentally and numerically evaluate performance of water-alternating-CO2 processes in thin heavy-oil reservoirs for pressure maintenance and improving oil recovery. Experimentally, a 3D physical model consisting of three horizontal wells and five vertical wells is used to evaluate the performance of water-alternating-CO2 processes. Two well configurations have been designed to examine their effects on heavy-oil recovery. The corresponding initial oil saturation, oil-production rate, water cut, oil recovery, and residual-oil-saturation (ROS) distribution are examined under various operating conditions. Subsequently, numerical simulation is performed to match the experimental measurements and optimize the operating parameters (e.g., slug size and water/CO2 ratio). The incremental oil recoveries of 12.4 and 8.9% through three water-alternating-CO2 cycles are experimentally achieved for the aforementioned two well configurations, respectively. The excellent agreement between the measured and simulated cumulative oil production indicates that the displacement mechanisms governing water-alternating-CO2 processes have been numerically simulated and matched. It has been shown that water-alternating-CO2 processes implemented with horizontal wells can be optimized to significantly improve performance of pressure maintenance and oil recovery in thin heavy-oil reservoirs. Although well configuration imposes a dominant impact on oil recovery, the water-alternating-gas (WAG) ratios of 0.75 and 1.00 are found to be the optimum values for Scenarios 1 and 2, respectively.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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