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Enregistrement W2343507970 · doi:10.2118/180426-ms

Polymer-Enhanced Foam PEF Injection Technique to Enhance the Oil Recovery for the Post Polymer-Flooding Reservoir

2016· article· en· W2343507970 sur OpenAlex
Xiaohu Dong, Huiqing Liu, Jirui Hou, Guohua Liu, Zhangxin Chen

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueSPE Western Regional Meeting · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates - Technology FuturesCMG Reservoir Simulation FoundationNational Science and Technology Major ProjectU.S. Department of Energy
Mots-clésEnhanced oil recoveryPetroleum engineeringMaterials sciencePolymerPermeability (electromagnetism)Environmental scienceGeologyComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Polymer flooding process is one of the most commonly-used EOR techniques for the waterflooded light-oil reservoirs. The further development after polymer flooding process is currently challenging the EOR techniques. Using the methods of physical simulation and numerical simulation, the feasibility of polymer-enhanced foam (PEF) injection process in post polymer-flooding reservoir is performed in this paper. Through the introduction of a concept of average foam-composite-index (FCI), an experimentally based screening criteria for PEF is proposed. And, the influence of polymer concentration on the plugging-effect of PEF is also experimentally investigated. After that, the parallel experiments of PEF injection and conventional foam injection are conducted. Then, based on the geostatistics data of an actual oil reservoir, a Lorentz-Monte-Carlo (LMC) algorithm is proposed to establish the heterogeneous geological models with different interlayer and plane permeability-variation-coefficients. Thus, the sensitivity of reservoir heterogeneity on the recovery performance of PEF injection is numerically analyzed, and the implementation plan of PEF injection is also optimized through an orthogonal test. Experimental results indicate the plugging effect of PEF is significantly superior to the conventional foam. The optimal polymer concentration is 1500mg/L, and the injection of PEF could effectively enhance the oil recovery by about 17.1%. The improving effect of enhanced foam on oil recovery in heterogeneous reservoir is much more significant than that in the homogeneous reservoir. As the reservoir heterogeneity increases, the ultimate recovery factor increases. For the rhythm reservoir, the reverse rhythm reservoir with weak plane-heterogeneity and week interlayer heterogeneity could yield a better recovery performance. The optimal implementation plan of PEF injection process are that the slug size is 0.06PV, injection rate is 50t/d, gas/liquid ratio is 1:1, foamer solution is 0.5wt%, and polymer solution is 0.6wt%. This investigation sheds some important insights for the enhanced oil recovery (EOR) process of post polymer-flooding reservoir. It could be used as a tool for the successful design of PEF injection process during the high water-cut stage of post polymer-flooding reservoir.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,458
Score d'incertitude au seuil0,957

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 ouverte0,0010,000
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,249 · 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