Effect of Oil and Flue-Gas Compositions on Oil Recovery in the Flue-Gas/Light-Oil Injection Process
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Flue gas injection is becoming more attractive as a feasible and environmentally friendly process for improving oil recovery from light oil reservoirs. When obtained from surface sources, the flue gas process has an added advantage of preventing carbon dioxide (CO2), a greenhouse gas, from being disposed into the atmosphere. Flue gas can also be generated in-situ by the spontaneous ignition of oil when air, a readily available gas, is injected into high temperature, high pressure (light oil) reservoirs. The availability of flue gas and/or air and the observed high oil recovery potential make the flue gas process an economically attractive process. Oil recovery efficiency and displacement characteristics were studied in the laboratory with nitrogen and two flue gas compositions having CO2 content of 16% and 30% and two light oils obtained from two different reservoirs. The recombined light oils were displaced by the flue gases in a 2.44 m long, 5.1 cm diameter Berea sandstone core at irreducible brine saturation. The studies were conducted at reservoir pressures up to 41.58 MPa and temperatures of 80.6°C and 116°C, corresponding to the reservoir temperature of the oils studied. The experimental data was history-matched with a fully compositional simulator and the results show that oil recovery efficiency has a direct relationship to the paraffin and naphthene content of the oil. It was found during the core flood that the displacement of the oil with lower paraffin (higher naphthene) content produced more oil than the displacement with higher paraffin at one pore volume of flue gas injected, even at lower operating pressure.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».