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Enregistrement W2073643846 · doi:10.2118/103230-ms

Characterization of Operative Mechanisms in Gravity Drainage Field Projects Through Dimensional Analysis

2006· article· en· W2073643846 sur OpenAlexaboutno aff
Madhav M. Kulkarni, Dandina Nagaraja Rao

Notice bibliographique

RevueAll Days · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDimensionless quantityAPI gravityDrainageMultiphase flowCapillary actionPetroleum engineeringGeologyMechanicsPetrophysicsGeotechnical engineeringPhysicsPorosityThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Gas-Assisted Gravity Drainage (GAGD) process is being developed through a joint effort between the U.S. DOE and LSU, to examine the effectiveness of improving gravity drainage of oil to horizontal producers by injecting gas through existing vertical wells. To facilitate fair and effective performance comparisons between the conventional water-alternating-gas (WAG) and the GAGD process, and decipher the controlling operational multiphase mechanisms in gas injection EOR processes, the dimensional analysis approach was employed. Nine gravity stable and eight WAG field applications in the U.S., Canada, and rest of the World were studied for this purpose. A newly defined ‘index of productivity’ and five dimensionless groups, namely Capillary (NC), Bond (NB), Dombrowski-Brownell (NDB), Gravity (NG), and Grattoni et al.'s ‘N’ group were calculated for these gravity stable field projects. Dimensional analysis results for all gravity drainage field projects indicated that these dimensionless numbers can be classified into two groups:petrophysical parameter(s) dependent groups: NB, NDB and N, andoperational parameter(s) dependent groups: NC and NG. NC and NB groups effectively envelope the interplay of the dominant reservoir forces, namely gravity, viscous, and capillary forces. These groups coupled with the microscopic Bond number (NDB) aid in characterizing the flow regimes and governing forces in the field as well as laboratory displacements. The NG and N groups provide useful augmentation for scale-up and displacement characterizations. This paper provides the results of step-by-step dimensional analyses for all the field cases studied and attempts to characterize the controlling multiphase mechanisms in gas injection EOR processes. Additionally, this work attempts to characterize the fluid dynamics associated with gravity drainage processes through existing (namely, capillary number, bond number, gravity number etc.) and newly defined (" gravity drainage" number) dimensionless groups. 1. Introduction 1.1 Background The stranded oil resources - "EOR Prize" - left-behind after primary and secondary recovery processes total nearly 400 billion barrels(1–4) in the United States alone, and have been estimated to top nearly 2 trillion barrels world-wide(2,4). Although this oil has been deemed to be unrecoverable by current technology, we cannot afford to walk-away from this already discovered, enormous resource base. The increased need for energy self-reliance in the new millennium, as well as the recent record high-crude oil prices have further intensified the need for ‘enhanced recovery’ from these known-to-exist reserves. 1.2 Growth of Gas Injection EOR As of the latest (2006) EOR survey published biannually by the Oil and Gas Journal, gas injection has become the largest EOR process in the U.S., displacing the long reigning thermal processes. Enhanced Oil Recovery (EOR) activities in the United States account for nearly 13% of the U.S. domestic production (Feb 2006)(3), and their importance as well as contributions continue to rise. The major processes contributing nearly 98% of the U.S. EOR oil are:thermal methods (used in heavy oil production) (46.5%),CO2 injection (mostly miscible) (36.5%) andhydrocarbon (HC) gas injection (14.8%). The changes in the U.S. EOR application and distribution scenario from 1986 to 2006 are shown in Figure 1(2). Figure 2(2,4) shows the dynamics of the various gas injection EOR processes; the current U.S. dominant EOR method in the U.S.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations41
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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