Optimization of WAG Process for Coupled CO2 EOR-Storage in Tight Oil Formations: An Experimental Design Approach
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Restricted flow capacity of low permeability oil formations imposes unique challenges to the implementation of CO2-WAG processes in such reservoirs. Application of multi-stage fractured horizontal wells can substantially improve the injection and production rates. However, there are various design parameters and operating conditions which can affect the performance of a WAG flood. The parameters considered in this study are those related to development pattern (well spacing and well completion strategy), hydraulic fracture geometry (half-length and spacing), WAG parameters (WAG ratio and CO2 slug size) and the timing of the switch from primary or water-flood to WAG scheme. In this study, CO2 EOR performance is assessed based on the oil recovery factor and also the amount of stored CO2; in other words, the objective is to achieve both the goals of enhanced oil recovery and sequestration of CO2 in the tight oil formation. However, to reflect the effect of time, the net present value (NPV) of the projects was also considered. All three of these parameters were therefore included in objective functions to be optimized. The effect of all aforementioned parameters on objective functions was investigated using a compositional simulator. Design of experiment (DOE) was then utilized to perform a comprehensive statistical analysis to recognize the most prominent factors in fulfillment of each objective function in a tight reservoir with properties similar to Pembina Cardium field. Response surfaces were generated to quantify the effect of the factors on the objective functions. Optimization was carried out to find those sets of factors which provided the highest recovery, storage, and NPV. Searching for optimal values can be extended to any combination of objective functions which are obtained by applying weighting multipliers to each individual objective function.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle