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Enregistrement W2128173524 · doi:10.2118/117579-pa

Miscible Interaction Between Matrix and Fracture: A Visualization and Simulation Study

2010· article· en· W2128173524 sur OpenAlexafffundabout
Vahapcan Er, Tayfun Babadagli

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMG Reservoir Simulation Foundation
Mots-clésFracture (geology)Materials scienceViscous fingeringPorous mediumMatrix (chemical analysis)MiscibilityViscosityEnhanced oil recoverySaturation (graph theory)SolventPetroleum engineeringComposite materialPorosityMechanicsChemistryPolymerGeologyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary CO2 injection has been applied in naturally fractured reservoirs (NFRs) for the purpose of enhanced oil recovery (i.e., the Wey-burn and Midale fields, Canada; the Wasson and Slaughter fields, USA; and the Bati Raman field, Turkey). The matrix part of these types of reservoirs could potentially be a good storage medium as well. Understanding the matrix/fracture interaction during this process and the dynamics of the flow in this dual-porosity system requires visual analyses. We mimicked fully miscible CO2 injection in NFRs using 2D models with a single fracture and oil (solute)/hydrocarbon solvent pairs. The focus was on the visual pore-scale analysis of miscibility interaction, breakthrough of solvent through fracture, transfer between matrix and fracture, and the dynamics of miscible displacement inside the matrix. First, matrix/fracture interaction was studied intensively using 2D glass-bead models experimentally. The model was prepared using acrylic sheets and glass beads saturated with oil as a porous medium while a narrow gap of 1-mm size containing filter paper served as a fracture. The first contact miscible solvent (pentane) was injected into the fracture, and the flow distribution was monitored using an image-acquisition and -processing system. The produced solvent and solute were continuously analyzed for compositional study. The effects of several parameters, such as flow rate, viscosity ratio (oil/solvent), and gravity, were studied. Next, the process was modeled numerically using a commercial compositional simulator, and the saturation distribution in the matrix was matched to experimental data. The key parameters in the matching process were the effective diffusion coefficients and the longitudinal and the transverse dispersivities. The diffusion coefficients were specified for each fluid, and dispersivities were assigned into gridblocks separately for the fracture and the matrix.

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)0,001
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,080
Score d'incertitude au seuil0,808

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,356
Écart entre enseignants0,333 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations17
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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