How Much Polymer Should Be Injected During a Polymer Flood?
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.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper addresses two questions for polymer flooding. First, what polymer solution viscosity should be injected? A base-case reservoir-engineering method is present for making that decision, which focuses on waterflood mobility ratios and the permeability contrast in the reservoir. However, some current field applications use injected polymer viscosities that deviate substantially from this methodology. At one end of the range, Canadian projects inject only 30-cp polymer solutions to displace 1000-3000-cp oil. Logic given to support this choice include (1) the mobility ratio in an unfavorable displacement is not as bad as indicated by the endpoint mobility ratio, (2) economics limit use of higher polymer concentrations, (3) some improvement in mobility ratio is better than a straight waterflood, (4) a belief that the polymer will provide a substantial residual resistance factor (permeability reduction), and (5) injectivity limits the allowable viscosity of the injected fluid. At the other end of the range, a project in Daqing, China, injected 150-300-cp polymer solutions to displace 10-cp oil. The primary reason given for this choice was a belief that high molecular weight viscoelastic HPAM polymers can reduce the residual oil saturation below that expected for a waterflood or for less viscous polymer floods. This paper will examine the validity of each of these beliefs. The second question is: when should polymer injection be stopped or reduced? For existing polymer floods, this question is particularly relevant in the current low oil-price environment. Should these projects be switched to water injection immediately? Should the polymer concentration be reduced or graded? Should the polymer concentration stay the same but reduce the injection rate? These questions are discussed.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle