Modelling Foam Displacement in Fractured Carbonate Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Foam displacement has been employed in several field pilots which report improvement in mobility control, sweep efficiency, delayed gas breakthrough and EOR. However, foam behavior in highly heterogeneous porous media in general and fractured reservoir in particular is not well understood. Effective application of foam for enhanced oil recovery requires a good understanding of physical displacement processes (e.g. adsorption, foam generation, foam decay) at the laboratory and field scale. This is particularly important for the more complex fractured carbonate reservoirs which host over half of the world's remaining conventional oil reserves. We investigate the effect of foam displacement in fractured carbonate reservoirs using numerical simulations tuned to experimental data to compare recovery for different injection strategies at different scales. In the experiments, high quality foam was generated by the injection of surfactant solution and N2 gas either in-situ or prior to injection. A mechanistic Lamella Density model was used to simulate core-scale laboratory experiments and history match the unknown foam parameters. We applied our understanding of foam displacement processes at the core scale to a reservoir model at the inter-well scale where additional heterogeneities were encountered. For this model we used a cross section of highly heterogeneous simulation model of a middle Jurassic carbonate ramp that is an analogue to the Arab D formation in Qatar. We used this model to test the effect of foam injection for different injection mechanisms, analyze the displacement processes, and compare the overall sweep and recovery. Foam injection showed very promising results by diverting the flow from the high permeability fractures to the matrix, allowing for a better sweep efficiency that lead to a noticeable increase in differential pressure. Pre-formed foam yielded a higher recovery (around 78% of OOIP) compared to the in-situ generated foam in the core samples. This might be due to the smooth nature of the fractures leading to fewer snap off sites for foam generation. Varying the foam injection strategies (i.e. pre-formed foam, co-injection, and SAG) resulted in at least a 12% change in recovery compared to conventional water flooding and water-alternating gas injection. Foam quality, foam stability and injection mechanism were all factors that controlled sweep efficiency. Our results illustrate how the laboratory-scale displacement mechanisms could operate on a larger (i.e. inter-well) scale where additional heterogeneities are encountered and the ratio of viscous to capillary and gravity forces changes. Our simulations also demonstrate that uncertainties in parameterizing foam models using experimental data from core floods translate into considerable uncertainties for predicting recovery at the field-scale. Still, foam can be an effective agent to increase oil recovery in fractured carbonate reservoirs by improving sweep efficiency and reducing gravity override.
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 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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».