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Enregistrement W2069827970 · doi:10.2118/2006-014

Enhanced Heavy Oil Recovery by Immiscible WAG Injection

2006· article· en· W2069827970 sur OpenAlexafffundabout
Y.P. Zhang, S.G. Sayegh

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensSaskatchewan Research Council (Canada)
Organismes subventionnairesPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésPetroleum engineeringEnhanced oil recoveryEnvironmental scienceComputer scienceGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As heavy oil begins to overtake conventional oil in western Canada's energy supply, it becomes increasingly urgent to address the greater technical challenges posed by enhanced heavy oil recovery. This study investigates the technical feasibility of using CO2and enriched flue gas in an immiscible water-alternating-gas (WAG) injection process in those heavy oil reservoirs for which thermal recovery methods are likely to be uneconomic. In addition to phase behaviour and fluid property measurements of CO2, N2, and an enriched flue gas mixed with a heavy crude oil (12.4 ° API), this study focused on coreflooding tests of immiscible WAG injection at reservoir conditions.Additional tertiary recoveries of around 6% initial oil in place were obtained. The results indicate that N2 in the enriched flue gas (i.e., 70% N2 + 30% CO2) did not have a detrimental effect on oil recovery. Addition of a foaming agent with the injected CO2 was also beneficial. The phase behaviour measurements indicate that the viscosity reduction mechanism of a conventional immiscible injection process cannot alone account for the results obtained in the laboratory corefloods. Additional mechanisms are suggested for oil recovery and water blocking by free gas.The analysis discussed in this paper seeks to establish a better understanding of the possible mechanisms involved in the heavy oil immiscible gas flood process, and thereby improve oil recovery performance. Introduction Heavy oils are playing an increasingly important role in supplying Canada's energy needs, as global energy consumption escalates and conventional oil resources shrink. However, enhanced recovery of the vast heavy oil resource in west-central Saskatchewan faces greater technical challenges than do light oils. Heavy oil in this area is not only very viscous, but is also located in thin and shallow formations. The study discussed here investigated the technical feasibility of using CO2 and enriched flue gas in a water-alternating-gas injection process to enhance recovery from those heavy oil reservoirs for which thermal recovery methods are likely to be uneconomic. Heavy oil reservoirs in west-central Saskatchewan typically have low reservoir pressures; miscibility between the oil and injected solvent gases, such as CO2, cannot be achieved. Immiscible gas injection appears to be a practical enhanced oil recovery (EOR) method for these heavy oil reservoirs. In an mmiscible water-alternating-gas process, gas and water are alternately injected: the water following gas injection drives the reduced-viscosity oil, resulting in displacement with an improved mobility ratio. In addition to reducing viscosity, the dissolved gas also swells the oil so that, for a given fixed residual oil saturation, less oil remains after a waterflood. These two mechanisms have been demonstrated by numerous laboratory phase behaviour studies, coreflood tests and simulations.1–5 Analysis of results from a tertiary CO2 injection field test revealed that incremental oil production by immiscible CO2 injection has two components. The first is an instantaneous response, probably resulting from gas displacing oil that was not being displaced by water. The second component is the long-term effect caused by viscosity reduction, swelling, and relative permeability alteration.6

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,201
Écart entre enseignants0,195 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations20
Publié2006
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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