Laboratory and Field Scale Analysis of Steam Over Solvent Injection in Fractured Reservoirs (SOS-FR) for Heavy-Oil Recovery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Tapping heavy-oil from fractured carbonates is a real challenge due to unfavorable rock and reservoir characteristics. We introduced a new technique called Steam-Over-Solvent in Fractured Reservoirs (SOS-FR) for efficient heavy-oil recovery from fractured reservoirs, more specifically carbonates. The process consists of cyclical injection of steam and solvent in the following manner: Phase-1: Steam injection to heat up the matrix and recover oil mainly by thermal expansion, Phase-2: Solvent injection to produce matrix oil through diffusion-imbibition-drainage processes, and Phase-3: Steam injection to retrieve injected solvent and recover more heavy-oil. Our preliminary experiments under static (SPE 117626) and dynamic (SPE 123568) conditions showed that, under very unfavorable conditions (oil-wet carbonate, ~4,500 cp crude), oil recovery at the end of Phase-3 could be as high as 85-90% OOIP with 80-85% solvent retrieval. This paper presents numerical modeling of the dynamic experiments and an upscaling study for reservoir size matrix. Heptane was selected as the solvent to inject through a single-matrix/single-fracture oil-wet Berea sandstones saturated with ~4,500 cp oil. The experimental results were matched to a single matrix/single fracture numerical model and parameters needed for larger scale simulation (matrix-fracture interaction parameters such as thermal diffusion, solvent diffusion and dispersion coefficients) were obtained. The main focus was the matrix size and first an up-scaling study to field conditions was performed. Specific observations and conclusions as to the applicability of this technique in the field effectively were reported. It is hoped this new technique will be an alternative for tapping heavy matrix oil from oil-wet, fractured, deep, carbonate fields.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».