Improvement of the Recovery Factor Using Nano-Metal Particles at the Late Stages of Cyclic Steam Stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Cyclic steam stimulation (CSS) has recently re-gaining attention as an alternative to the current applications, such as SAGD or CHOPS. However, low recovery factor and excessive water production are critical problems to tackle. These late-stage experiences require a revisit to the options of recovery improvement and reduction of water production at the mid- and late-stages of the cycles. This research proposes a new approach for this purpose and investigates the effects of nano-metal particles introduced into the reservoir on the recovery factor after several cycles of steam injection. We begin with CSS experiments on heavy-oil saturated sandpacks studying and clarifying the influence of the nanoparticle presence on the efficiency of the process. It is confirmed that the use of nanoparticle in the first place increases the oil recovery factor along with a higher water production. Then, one run of experiment is performed by introducing the nanoparticle in the sixth cycle of CSS treatment. It is found that a substantial increase in the recovery factor is achieved in such a simulated CSS experiment, which cannot be achieved by injecting steam alone. This experimental study on the addition of nickel particles to improve the recovery factor and extend the life of CSS process will not only add value to nano-technology use in the oil industry from a physics point of view, but will also provide insight into the operating parameters for better late- stage CSS project development.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».