A New Approach for Optimization and Uncertainty Assessment of Surfactant-Polymer Flooding
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Surfactant-Polymer (SP) flooding has become an attractive Enhanced Oil Recovery (EOR) method. Defining chemical concentrations, chemical types and an injection schedule, according to geological features of a reservoir and well pattern, is key to making decisions for reservoir management. In this paper, we introduce an innovative approach for EOR optimization under geological uncertainty by integrating a reservoir geological property modelling and a robust optimizer. Multiple reservoir realizations are generated automatically by geology-driven modeling software and sent directly to an optimizer to analyze the effect of single or multi-parameters on objective functions such as cumulative oil production and net present value (NPV). Clay minerals play an important role in chemical flooding, but it is rarely included in the reservoir simulation. In this study, the distribution and proportion of clay are investigated in terms of facies and its relationship with porosity and permeability for a sandstone reservoir. Different facies and petrophysical properties are geostatiscally generated in a geologic manner that significantly improves the quality of history matching and optimization processes. It is found that SP flooding has the highest oil recovery factor in comparison with waterflooding, polymer flooding and surfactant flooding, and it demonstrates good performances even in high clay content reservoirs. The optimal formulation of SP and polymer slugs and injection schedule were proposed. The effect of clay content in cumulative oil and NPV were addressed, in which the more clay content is the lower NPVs obtain. A comprehensive geological uncertainty analysis has been performed for: (1) facies distribution only; (2) facies distribution and proportion. The results indicated that NPV uncertainty is less than 2.25% for (1) and about 4.18% to 5.68% for (2). The proposed optimization approach could be effectively applied to tertiary EOR techniques in various reservoir conditions under geological uncertainty. By integrating geological software, reservoir simulator and robust optimizer, it serves as a powerful tool for design and optimization of these processes. SP flooding is definitely a complicated process, therefore, an innovative modeling and optimization approach for SP flooding described in this paper is needed to improve the prediction of process performance.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».