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Enregistrement W2553208698 · doi:10.2118/183010-ms

Polymer Injection to Rejuvenate a Supermature Oil Field, Polymer Pilot Results, 8 TH Reservoir, Austria

2016· article· en· W2553208698 sur OpenAlexfundno aff
Torsten Clemens, Martin Kornberger, Markus Lueftenegger

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésEnhanced oil recoveryPetroleum engineeringPolymerPilot testWater injection (oil production)Oil fieldReservoir simulationEnvironmental scienceWater cutOil in placeMaterials scienceProduced waterInjection wellViscosityGeologyPetroleumComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The 8 TH reservoir is a "supermature" field which has been in production for more than 65 years. It was waterflooded for more than 50 years resulting in a current water cut of 96 %. The field contains medium viscous oil (in-situ viscosity 19 cP) and hence was considered for polymer injection despite the high water cut which was suggested by some authors to be challenging for polymer injection. An inverted five spot unconfined polymer injection pilot was performed to reduce the subsurface uncertainties, determine if polymer flooding could lead to incremental oil in "supermature" fields, improve the operating and monitoring capabilities and improve the economic model for full-field implementation. The results of the pilot show that an increase in 5- 10 % of the recovery factor can be achieved in the pilot area. The reasons for incremental oil production by polymer injection in this "supermature" field are acceleration along high permeable flow paths but more importantly substantial flow diversion in this heterogeneous reservoir. In the pilot area, the highest oil production since 1978 was achieved. The main uncertainties related to surface handling of the polymer solution prior to injection, injectivity and incremental oil recovery could be reduced by monitoring of various parameters. In particular tracers and molecular weight distribution of polymers were measured to improve the understanding of the polymer solution effects on reservoir performance. In addition, numerical simulations concerning injectivity and reservoir performance were performed to further improve the understanding of the processes and be able to optimize the operations. The simulations included polymer solution injection induced fractures as well as geological, reservoir fluid/relative permeability and polymer solution property uncertainties and allowed forecasting under uncertainty. The cost structure of the polymer pilot was used to evaluate full-field economics taking learning curves, upscaling and costs optimisations into account.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,234
Écart entre enseignants0,222 · 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
GenreEmpirique

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

En bref

Citations14
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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