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Enregistrement W2299498106 · doi:10.2118/175699-ms

Future Trends for Tight Oil Exploitation

2015· article· en· W2299498106 sur OpenAlexafffund
K.. Zhang, Khaled O. Sebakhy, Keliu Wu, Guicheng Jing, N.. Chen, Zhangxin Chen, Aojie Hong, Ole Torsæter

Notice bibliographique

RevueSPE North Africa Technical Conference and Exhibition · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCompute CanadaWestern Canada Research GridCMG Reservoir Simulation Foundation
Mots-clésTight oilPetroleum engineeringPetrophysicsRelative permeabilityOil in placeOil productionPermeability (electromagnetism)Tight gasGeologyWater cutWater saturationPetroleumEnvironmental scienceOil shaleGeotechnical engineeringHydraulic fracturingChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In this paper, production characteristics of tight oil reservoirs are summarized and analyzed, the investigated reservoirs include Cardium sandstone reservoir and Pekisko limestone reservoir. The phenomenon that gas and oil or water and oil are co-produced at an early stage of exploitation has been observed. In addition, water cut of many tight oil producers remains constant or undergoes reduction as production proceeds within first 36 months. Since an oil rate drops quite a lot in the first year's production of tight oil reservoirs, reservoir simulations are run to investigate an effect of different parameters on tight oil production. Randomized experiments are created with geological and engineering parameters as uncertain factors and an oil rate as the response factor. The method of analysis of variance (ANOVA) is used to analyze the difference between group means and to determine statistical significance. Reservoir properties such as permeability, pressure, wettability, oil API, and oil saturation and engineering parameters including a fracture stage and well operations have tremendous effects on oil production. Oil recovery factor increment in tight oil reservoirs highly depends on enlarging a contact area, improving oil relative permeability, reducing oil viscosity and altering wettability. Future research and development trends in tight oil exploitation are highlighted. As primary recovery is quite low in tight oil reservoirs, the multistage fracturing technology is a necessity and it must be conducted based on a deep understanding of petrophysical and geomechanical properties. Water alternating gas (WAG) seems the best fit for tight oil exploitation. The way to improve WAG performance, including CO2 foam stabilized with surfactant or nanoparticles, low salinity water or nanofluids alternating CO2, will earn more and more attention in the future of tight oil development.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,035
Score d'incertitude au seuil0,118

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0350,005

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,208 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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