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Enregistrement W2053850202 · doi:10.2118/2009-130

Utilization of CO2 for Improving the Performance of Waterflooding in Heavy Oil Recovery

2009· article· en· W2053850202 sur OpenAlexafffundabout
K. Asghari, M. Masehi Araghi, Farid Ahmadloo, Petro Nakutnyy

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensSaskatchewan Research Council (Canada)University of Regina
Organismes subventionnairesPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésCitationDownloadLibrary scienceComputer scienceWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Due to the favorable effects of CO2, such as oil viscosity reduction, oil swelling, and surface tension reduction, CO2 injection has been established as an effective technique in enhanced oil recovery for light to medium oils. However the utilization of CO2 for improving the recovery of heavy oil reserves, such as those of Western Canada, has not been given enough attention due to immiscible nature of the mixture of CO2 and these heavy oil resources. Many heavy oil reservoirs in Western Canada have been under waterflooding where oil is produced at very high water-oilratios. Due to the high solubility of CO2 in both water and oil, it might be possible to improve the overall oil recovery from these waterflooding operations by adding small volumes of CO2 to the injected water. This paper presents the results obtained in an experimental study, consisting of six core-flooding experiments, to investigate the effects of CO2 utilization on improving the performance of waterflooding in heavy oil recovery. Here, the following injection strategies are tested; (1) injection of carbonated water and (2) injection of 11% and 27% of pore volume CO2 followed by a soak period and resuming water injection. Experiments are carried out at temperatures of 30 and 35 °C, and water injection rates between 1 and 50 feet per day, to recover heavy oils with viscosities of 1500 to 2000 cP. Carbonated water used in these experiments is prepared by dissolving CO2 in 1% wt. NaCl brine over 48 hours. The results indicate that, in general, the recovery of heavy oil by waterflooding is significantly improved when a combination of water and CO2 is used. Utilization of CO2 resulted in incremental recoveries in the range of 15 to 27% OOIP. It was also found that intermittent injection of water and CO2 results in greater recovery improvements compared to carbonated water injection. Furthermore, increased CO2 volume led to higher oil recovery. Also, it was found that greater recoveries were obtained at higher rates of water injection. Introduction Amongst the largest resources of the world's oil are the heavy oil and bitumen deposits of western Canada (Saskatchewan and Alberta). These heavy oil deposits total more than 5200 million m3. Waterflooding as a secondary method of recovery has been employed in some Canadian heavy oil reservoirs for many years. This is despite the poor performance and low recoveries of heavy oil waterfloods due to unfavorable mobility ratio as reported in numerous studies. The main reason for the widespread application of waterflooding in heavy oil reservoirs has been its relatively low cost and the ease of operations. An additional value of waterflooding is that, if more expensive EOR options are being considered for a given field, waterflooding is a low-risk option that can be used to recover some additional oil while more advanced lab and pilot studies are being designed1. In conventional oil waterfloods the occurrence of high wateroil- ratios is an indication that the end of the process is near, but this is not true in the case of heavy oil waterfloods.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,432
Score d'incertitude au seuil0,862

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,212 · 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 tête enseignante, 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

Citations5
Publié2009
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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