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Enregistrement W2284743671 · doi:10.2118/177600-ms

Modelling Foam Displacement in Fractured Carbonate Reservoirs

2015· article· en· W2284743671 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueAbu Dhabi International Petroleum Exhibition and Conference · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCMG Reservoir Simulation Foundation
Mots-clésEnhanced oil recoveryDisplacement (psychology)CarbonatePorous mediumPetroleum engineeringMaterials sciencePorosityMechanicsGeologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,238
Score d'incertitude au seuil0,618

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 Opus0,024
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,219 · 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