A New Modeling Approach to Optimize Methane-Propane Injection in a Field After CHOPS
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Although cold heavy oil production with sands (CHOPS) is an economically attractive method, ultimate recovery does not exceed 10%. Cyclic solvent injection (CSI) has been under consideration as a follow-up EOR application in the industry. This method targets extracting large amounts of remaining oil in the matrix by solvent diffusion, taking advantage of its high contact area with wormholes. Methane and propane are two potential solvents to be used in this practice. Methane is preferred due to its availability and stronger foaming characteristics while propane has lower foaming but better mixing capability. A far-reaching -core to field scale- study was conducted in this paper to test out the potential of pure methane and its mixture with propane as prospective CSI solvents. A 1.5 m long and 5 cm diameter sand-pack was initially saturated with brine. Then, live oil (saturated with methane and methane-propane mixture at different ratios) was transferred to drain the brine out. Typical field scale pressure decline rates were applied and pressure was monitored through eight equally spaced transducers placed onto the core holder. The experimental data from core and PVT tests were matched to a core scale simulation model to obtain K-values. These data were carried to a field scale model to analyze the CSI performance for methane and methane-propane mixture. In field scale modeling, 15-well data from CHOPS field from Alberta, Canada were history matched and 6-cycle CSI performances were followed as post-CHOPS with different well patterns (central, peripheral, all-wells). As a result of these experiments, methane showed about 14% oil recovery, but with additional CO2 huff ‘n’ puff around 15% recovery was added, totaling 29% recovery. Methane-propane mixture resulted in a lower oil recovery, which was about 5%, due to decreased foamy effect. Valid core-scale simulation was completed by tuning K-values and considering non-equilibrium or equilibrium impact depending on solvent type, showing mostly less than 5% error. In field scale modeling, central and peripheral well patterns yielded oil recoveries consistent with the experiments while all-well huff ‘n’ puff- type pattern showed a slightly higher value.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».