MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2460687120 · doi:10.2118/0315-0032-jpt

Technology Update: New Microbial Method Shows Promise in EOR

2015· article· en· W2460687120 sur OpenAlexaboutno aff
G.D. Havemann, B.G. Clement, K.M. Kozicki, T. Meling, Janiche Beeder, Egil Sunde

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnhanced oil recoveryEnvironmental scienceMicrobial enhanced oil recoveryProduction (economics)Petroleum engineeringFlooding (psychology)Oil fieldBiochemical engineeringNutrientWaste managementEngineeringEcologyGeologyMicroorganismBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology Update Tertiary oil recovery technologies can extend the economic life of maturing waterflooded reservoirs. This article describes the results from a biologically based enhanced oil recovery (EOR) technology that has improved waterflood efficiency by increasing oil production and decreasing the decline rates, thereby significantly increasing the recovery factor. Traditional tertiary recovery processes such as thermal methods, CO2 flooding, and chemical flooding require significant changes to field infrastructure and usually involve relatively high operating expenditures of up to USD 50 per incremental barrel of oil produced. Called Activated Environment for the Recovery of Oil (AERO), the technology used in this project represents a breakthrough in biologically based EOR by using a continuous injection of inorganic nutrients to stimulate indigenous microbes. The use of continuous injection (water and nutrients), which differentiates AERO from most previously attempted microbial EOR methods, prevents production disruptions and makes it easier to accurately measure, assess, and document the production benefits. The key advantages of this method are Decreased decline rates, enabling significant reserve gains Increased oil production Low capital expenditures Low operating costs Rapid response Biological EOR uses inorganic nutrients to activate indigenous microbes, those native to the field. Because no organic carbon is introduced, the microbial growth is restricted to the interface between the injection water and the oil, the carbon source for growing the microbes. The use of indigenous microbes is advantageous because they are perfectly suited to the local conditions and, unlike externally originated organisms, are neither costly to produce nor prone to rapid death in the reservoir and are thus in need of replacement. In addition, the concentrations of the nutrients required are relatively low, a major reason for the feasibility of continuous injection and stimulation. The technology is among the most inexpensive tertiary recovery methods available and requires only minimal changes to waterflood facilities for deployment. It can likewise be used with relatively minor modifications in fields without an operating waterflood, such as fields with a natural waterdrive or very mature fields where waterflooding has ceased. The biological EOR technology is producing a growing body of positive results, such as the following example from Canada.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,098

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0050,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0290,024

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreMéthodes

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

En bref

Citations9
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Petroleum TechnologyMême sujetReservoir Engineering and Simulation MethodsTravaux en français237 207