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Enregistrement W2085826812 · doi:10.2118/03-02-01

Pressure Pulsing at the Reservoir Scale: A New IOR Approach

2003· article· en· W2085826812 sur OpenAlexaff
T. J. T. Spanos, Brett Davidson, M. B. Dusseault, D. Shand, Mahendra Samaroo

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of WaterlooUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPorous mediumPetroleum engineeringAmplitudeOil fieldFlow (mathematics)Enhanced oil recoveryPhase (matter)Full scaleOil productionPorosityEnvironmental scienceWork (physics)MechanicsGeotechnical engineeringGeologyEngineeringChemistryPhysicsMechanical engineeringElectrical engineeringOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Laboratory tests initiated in January 1997 demonstrated clearly that periodic, large-amplitude, low-frequency strain excitation of porous media leads to large flow enhancements. Based on these results, a new liquid flow enhancement technology for reservoirs was formulated, and a successful full-scale field experiment was executed in early 1999. Other field projects in 1999 through 2001 waterfloods in heavy oil cold production wells with sand influx confirmed the expectation that pressure pulsing, properly executed, increases oil production rate at low cost. The first trial showed that periodic application of large amplitude, liquid-phase pressure pulses increased oil production rates, decreased water-oil ratio, and increased the percentage of sand produced, even without large-scale injection. Though experience to date is in heavy oil, the process is general and will work in all porous media that have interconnected pore space. Furthermore, the method works in single-phase and two-phase liquid saturated cases, although the presence of large amounts of free gas is detrimental. Based on the field and laboratory work, and considering the nature of the physical processes, it appears likely that pressure pulsing will also help reduce coning and viscous fingering instabilities, help overcome capillary blockages, and result in more total oil recovery over time. Introduction In the oil industry, progress in production technologies is most commonly based on empirical discoveries, and only later followed by attempts to develop a consistent physical theory to explain, analyse, and predict field behaviour. This is the case for all processes, such as CHOPS (Cold Heavy Oil Production with Sand), SAGD (Steam Assisted Gravity Drainage), and so on. Often, a fully rigorous physical theory remains elusive (e.g., for oil-gas-water-sand slurry flow in CHOPS production), and practice is refined through empirical models, physical reasoning and trial and error. However, the results obtained from laboratory and field research and development in pressure pulsing over the past five years were initially predicted from a new, more rigorous physical theory for porous media flow. The new theory(1) is a more complete system of equations for dynamic behaviour of interconnected multiphase porous media (matrix-liquid, including matrix-water-oil systems). It was developed by considering all relevant pore-scale physical processes (micro scale), followed by rigorous volume averaging to scale the physics up to the scale of a representative elementary volume (REV) that can statistically represent mesoscopic behaviour (cm scale). The theory is therefore consistent with the laws of thermodynamics in component phases at the pore scale, and leads to large-scale thermodynamic relationships (equations) in which porosity is found to play a fundamental thermodynamic role, similar to that of temperature in single-component systems. In other words, porosity must be treated as a basic thermodynamic variable in porous media(2). Furthermore, induced dynamic variations in porosity are responsible for the observed flow rate enhancement effect. The physical theory also dictates the experiments required to determine the parameters that arise in the equations(3). A slow dynamic wave called the porosity dilation (or porosity diffusion) wave is predicted(4).

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,903
Score d'incertitude au seuil0,950

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,188
Écart entre enseignants0,182 · 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'étudeSans objet
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

Citations45
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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