What Has Been Learned From A Hundred MEOR Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Using a breakthrough process, which does not require microbes to be injected, over one hundred Microbial Enhanced Oil Recovery (MEOR) applications have been conducted since 2007 in producing oil and water injection wells in the United States and Canada. On average, these applications increased oil production by 127% with an 89% success rate. This paper reviews the MEOR process, reviews the results of the first one hundred plus applications and shares what has been learned from this work. Observations and conclusions include the following: Screening reservoirs is critical to success. Identifying reservoirs where appropriate microbes are present and oil is movable is the key.MEOR can be applied to a wide range of oil gravities. MEOR has been successfully applied to reservoirs with oil gravity as high as 41° and as low as 16° API.When bacteria growth is appropriately controlled, reservoir plugging or formation damage is no longer a risk.Microbes reside in extreme conditions and can be manipulated to perform valuable in-situ "work." MEOR has been applied successfully at reservoir temperatures as high as 200°F and salinities as high as 140,000 ppm TDS.MEOR can be successfully applied in dual-porosity reservoirs.A side benefit of applying MEOR is that it can reduce reservoir souring.An oil response is not always seen when treating producing wells. The application of MEOR can be applied to many more reservoirs than originally thought with little downside risk. This review of more than a hundred MEOR applications expands the types of reservoirs where MEOR can be successfully applied. Low risk and economically attractive treatments can be accomplished when appropriate scientific analysis and laboratory screening is performed prior to treatments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».