Characterization of Produced and Residual Oils in the CO<sub>2</sub> Flooding Process
Notice bibliographique
Résumé
In immiscible CO 2 flooding processes, the injected CO 2 extracts light and intermediate components from reservoir hydrocarbons, changing the properties of both the produced and residual oils. CO 2 injection also increases asphaltene precipitation, which further causes adverse effects on the oil effective permeability, operational facilities, and the oil recovery. In this study, six CO 2 flooding followed by blowdown processes are carried out in the laboratory under four CO 2 injection pressures and two temperatures, and the properties of produced and residual oils are further characterized. It is found that uneven residual oil distribution occurred due to the coupled effects of viscous fingering and oil properties changes during CO 2 flooding process. Characterization of the produced oil shows that both the produced oil density and viscosity decrease when CO 2 injection pressure increases. The asphaltenes content of the oil produced after CO 2 breakthrough is found to be relatively lower than that of the oil samples collected before CO 2 breakthrough. In addition, the produced oil becomes lighter as the CO 2 injected volume increases. The saturates content in the residual oil decrease considerably in comparison with original crude oil in the CO 2 miscible flooding process. Furthermore, this study discovers that asphaltene component in produced oils is more stable than that in residual oils based on asphaltene-to-resin ratio (ATR) analysis. Finally, incremental oil recoveries of 2.78%–11.72% can be experimentally achieved through blowdown processes that are carried out after a 30 min soaking period. The laboratory study not only shows that blowdown processes can be successfully applied to improve the performance of CO 2 flooding processes, but also provides a deep understanding of properties changes of produced and residual oils in CO 2 -enhanced oil recovery processes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».