Feasibility Study of WAG Injection in Naturally Fractured Reservoirs
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract The fundamental aspects of Water Alternating Gas (WAG) injection are still not well understood. There are a few applications in fractured media and these show potential1. This study looks at the sensitivity of production to reservoir and fluid properties on a pattern scale using tools derived from experimental design. Also a look has been taken into the drive mechanisms in the fractured media that play an important role during WAG injection. Earlier studies claimed that WAG injection in fractured reservoirs is not the best improved oil recovery (IOR) method2. However when the conditions are fully understood and the injection is modeled correctly, it is optimal in some fractured reservoirs. The proper modeling of fractured reservoirs remains difficult. The standard dual porosity formulation in commercial simulators is based on a continuous matrix grid overlaid by a continuous fracture grid. The transfer of fluid from matrix to fracture is described by a transfer function. The heart of this transfer function is the shape factor, sigma. As can be seen in a fine-scale grid, the shape factor is different for different reservoir properties and injection types. The upscaling of this sigma from the fine-scale grid to the pattern scale model is important for correct modeling. This study performs several fine scale single porosity simulations to properly upscale the flow model to a dual system. The process of determining sensitivities in an organized manner on properly upscaled models will be shown here with a limited number of parameters. Fractured reservoirs can be divided into different categories3. Based on a fine grid model of one type of fractured media, a dual porosity model with varying parameters is set up. This yields recovery outputs across a range of reservoir properties that are represented by two dimensionless numbers. These numbers represent the capillary over viscous and gravity over viscous forces. By looking into the mechanisms that are behind the recovery in different balances of forces, an insight into when and why WAG is working is given.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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