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Enregistrement W2061155372 · doi:10.2118/166061-ms

Optimising Gas Injection in Carbonate Reservoirs Using High-Resolution Outcrop Analogue Models

2013· article· en· W2061155372 sur OpenAlexfundno aff
Simeon Agada, S. Geiger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCMG Reservoir Simulation Foundation
Mots-clésOutcropGeologyCarbonateCarbonate rockPetroleum engineeringPetrologyPermeability (electromagnetism)Fluid dynamicsGeomorphologyGeochemistryMechanicsSedimentary rockMaterials scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Outcrop analogue studies for complex subsurface reservoirs have become increasingly common because they allow us to integrate reservoir characterisation with reservoir simulation. This enables us to correlate distinct geological features that can be observed in the outcrop but are normally upscaled in dynamic models, to complex flow phenomena present in real reservoirs. Hence we can construct static models that are better calibrated because they contain the key geological structures controlling the flow behaviour and translate them into dynamic models that are upscaled properly. In this study we use a high resolution simulation model of a middle Jurassic carbonate ramp outcrop from the High Atlas Mountains of Morocco, which can be regarded as an analogue for the Arab D formation, to investigate fluid flow processes during enhanced oil recovery (EOR). The outcrop analogue model contains a wide range of sedimentological and structural geological features, including patch reefs, mollusc banks, mud mounds and fractures. Our work aims to improve our understanding of the flow dynamics occurring during secondary and tertiary gas injection in complex carbonate reservoirs. We simulated gas injection as both, miscible and immiscible, where miscibility is determined by the minimum miscibility pressure (MMP) estimated from correlations. We compare continuous gas injection and water alternating gas (WAG) injection and decipher how they are influenced by matrix and fracture heterogeneities. The results show up to 7% incremental recovery by gas injection compared to secondary recovery due to the contact of un-swept zones and improved hydrocarbon displacement. We show how gas channelling along high permeability layers is mitigated by WAG injection and that detailed representation of small- and large-scale geological features such as fractures and high permeability streaks, leads to improved prediction of hydrocarbon recovery. Using this understanding, we optimise recovery by ensuring effective gas utilization, injection strategy and miscibility conditions.

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)0,002
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 enseignants0,053
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,205 · 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

Citations10
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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