Optimisation Study of Production-Injection Ratio for Steam Flooding
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Production-injection ratio (PIR) is one of the most important factors to affect steam flooding performance. Previous research and field applications of steam flooding have confirmed a common conclusion that the production- injection ratio should not be less 1.2 to achieve higher oil recovery for a conventional heavy oil reservoir. This paper presents the optimization study of production-injection ratio for an unconventional heavy oil reservoir with edge/bottom water. Aimed to Jin 45 Block of Liaohe Oilfield, experimental and numerical simulations are carried out and sensibility analyses are focused on the effect of aquifer size. Compared to the conventional heavy oil reservoir, the results of this study have validated as follows:The optimum production-injection ratio (OPIR) of Jin 45 block steam flooding is significantly dependent on the size of its aquifer. Actually, if only the reservoir pressure is available to steam flooding, the OPIR will reduce with aquifer increasing.With the aquifer increasing, the reservoir pressure before steam flooding will relatively increases, thus steam specific volume decreasing and production-injection balance point removing.The difference of production-injection ratio reflects a balance relationship between production and injection underground. For a heavy oil reservoir with edge water, production-injection balance should be completely maintained to prevent water invading which will seriously lead to bad thermal efficiency of steam flooding.Note that the OPIR should be understood as an average concept. Essentially, the production-injection ratio is differently implemented at different stages of steam flooding. Hence, the interval ratio will be corresponding different. This paper suggests that actual reservoir condition and production performance should be globally taken into account to optimize the production-injection ratio at every stage of steam flooding. It is a considerable strategy to satisfy the management requirement of steam flooding program.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».