Simulation of Ionic Liquid Flooding for Chemical Enhance Oil Recovery Using CMG STARS Software
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A significant portion of crude oil remains in the reservoir after the application of conventional recovery. To meet the growing demand for energy, enhanced oil recovery (EOR) methods should be used efficiently to recover the extra amount of trapped crude oil after water flooding. Surfactant flooding is one of chemical EOR methods that can be implemented to recover oil from the remaining oil-in-place. Ionic liquids (ILs) which are salts having a melting point below 100 °C, can be considered as a prospective alternative to surfactant because of their superiority on surfactant in different points. Ionic liquids have unique advantages such as low cost, low toxicity, recyclable and high ability to work in harsh environments. In this work, three simulation runs were conducted to simulate core flooding experiments with an ionic liquid solution at different scenarios. Surfactant flood model (SFM) which is available in CMG STARS software was used to match the simulation results of oil recovery, well bottom-hole pressure, and imbibition relative permeability curves with flooding experimental results. The purpose of this paper is to prove the validity of core flooding experiments with ionic solutions to be simulated with SFM model. In addition, transfer the experimental work to simulation in order to facilitate the performance of other scenarios and to predict the future results through flooding with an ionic liquid solution. All three scenarios have given a good matching between simulation and real data of oil recovery, well bottom-hole pressure and imbibition relative permeability curves. Both simulation and experimental results indicated that secondary continuous flooding with IL solution gives oil recovery (71% original oil in place, OOIP) greater than secondary slug size flooding (64% OOIP); whereas tertiary flooding with IL solution was the lowest one with 48% OOIP.
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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 | 0,001 |
| 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 ».