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Enregistrement W2234971596 · doi:10.2118/176826-ms

CO2 Near-Miscible Flooding for Tight Oil Exploitation

2015· article· en· W2234971596 sur OpenAlexafffund
K.. Zhang, M. E. Gonzalez Perdomo, Baohua Kong, Khaled O. Sebakhy, Keliu Wu, Guicheng Jing, Jing Han, Xueying Lu, Aojie Hong, Zhangxin Chen

Notice bibliographique

RevueSPE Asia Pacific Unconventional Resources Conference and Exhibition · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCMG Reservoir Simulation Foundation
Mots-clésTight oilPetroleum engineeringEnhanced oil recoveryMiscibilityPermeability (electromagnetism)Oil in placeWater injection (oil production)Oil fieldMaterials scienceWater floodingEnvironmental scienceGeologyPetroleumChemistryComposite materialMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Tight oil resources have become increasingly important as massive hydraulic fracturing techniques breakthrough. Water flooding is generally applied to tight oil reservoirs; however, the oil recovery achieved by water flooding is quite low. A CO2 miscible flooding process is regarded as a primary enhanced oil recovery (EOR) technique for conventional oil reservoirs as CO2 can extract oil even at a high water cut. Furthermore, many CO2 field trials in low permeability reservoirs have been recorded as successful. As CO2 utilization efficiency drops when formation permeability goes down, CO2 injection in a miscible condition for tight oil exploitation may not be as profitable as that in conventional oil reservoirs. In tight formations, there exist small pore throats, even at nanoscale. As the confined space in nanopores may shift a phase envelop and lower CO2 minimum miscible pressure (MMP), operating a well in a near-miscible region where pressure is slightly less than MMP as measured in the lab may result in a good chance of miscibility for some parts of a tight oil reservoir. In this paper, equations of state (EOS) calculations are conducted in order to see the effects of confinement on a CO2 injection process in tight oil reservoirs. On the basis of Cardium reservoir properties, numerical reservoir simulations are run to investigate the effects of confinement caused by a small pore throat size in 50 nm and 10nm on the CO2 injection process. Comparisons of CO2 near-miscible and miscible processes are made with various pore throat sizes. Results show that confinement effects in tight formations help to lower the bubble point pressure and boost an oil rate during CO2 injection. However, CO2 EOR efficiency goes down as formation pressure approaches MMP as mearsured in the lab. It is not necessary for CO2 injection to operate in an above MMP condition in tight formations, where a nanopore size is present. In this way, the volume of CO2 injected can be reduced. For tight oil reservoirs with a small pore throat size, a CO2 near-miscible process is more suitable than miscible flooding.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,392
Score d'incertitude au seuil0,753

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
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 Opus0,033
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeSans objet
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

Citations15
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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