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Enregistrement W2079741771 · doi:10.2118/113820-ms

Effect of Heterogeneity of Layered Reservoirs on Polymer Flooding: An Experimental Approach Using 5- Spot Glass Micromodel

2008· article· en· W2079741771 sur OpenAlexaff
Hamid Emami Meybodi, Riyaz Kharrat, Mohammad Hossein Ghazanfari

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesIran Polymer and Petrochemical Institute
Mots-clésMicromodelPetroleum engineeringEnhanced oil recoveryPolymerMaterials scienceWater floodingOil in placeWater injection (oil production)SalinityEnvironmental scienceGeologyComposite materialPetroleumPorous mediumPorosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Despite the numerous experimental studies, there is a lack of fundamental understanding about how the local and global heterogeneity control the efficiency of polymer flooding. In this work a series of water and polymer injection processes are performed on five-spot glass micromodels which are initially saturated with the crude oil at varying conditions of flow rate, water salinity, polymer type and concentration. Three different pore structures in combine with different layer orientations are considered for designing of five different micromodel patterns. It has been observed that the oil recovery of water flooding is increasing with the salinity concentration, for the ranges studied here. While, it shows there is an optimum value of concentration in which maximize the oil recovery in polymer flooding. The results confirmed that the highest oil recovery is obtained when the layers are perpendicular to the mean flow direction for both water and polymer flooding. Also, the oil recovery in polymer flooding increases with the increase of layer inclination angle, however it does not increase for waterflooding. In addition, the oil recovery is strongly affected by the local heterogeneity which is near injection zone. This study demonstrates the applicability of micromodel for studying of enhanced oil recovery techniques in locally and globally heterogeneous five-spot models.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,065
Score d'incertitude au seuil0,795

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,250 · 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 tête enseignante, 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

Citations23
Publié2008
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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