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Enregistrement W2583671753 · doi:10.2118/0117-0042-jpt

Technology Focus: EOR Performance and Modeling

2017· article· en· W2583671753 sur OpenAlexaboutno aff
Omer Gurpinar

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnhanced oil recoveryUnconventional oilPetroleum industryHydraulic fracturingPetroleum engineeringEngineeringFossil fuelRisk analysis (engineering)Computer scienceBusinessWaste management

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Technology Focus Since the last time I wrote for this feature, enhanced-oil-recovery (EOR) activities around the world have been steadily increasing, meaning that the unusual crises our industry has been going through did not kill EOR. Instead, activities have expanded. For sure, current conditions have had some effect on how we see EOR, and, amazingly, with few exceptions, it has been positive. Current conditions have made most companies decide to optimize performance of their existing assets, and EOR is a key part of that. After all, optimizing is an ordinary ingredient of cost control. It is also worth adding that unconventional oil, which, for many, was the reason for the current crisis, is a big reason for the expansion of EOR. The unconventional producers are very keen on increasing recovery from their assets. Therefore, while enhancements on drilling and hydraulic fracturing will continue, it is expected that the next big wave will start when EOR becomes an integral part of unconventional development. The EOR papers I have had the privilege to review this year truly support these observations regarding the state of the industry. Novel EOR schemes, advancements in reservoir characterization leading to better insights into the recovery processes, and new physics and modeling techniques all demonstrate the high level of interest in EOR among operators, academia, and research organizations. In closing, I have to remind myself that we have been waterflooding since the 1930s and the fundamental EOR schemes (i.e., chemicals and CO2) have been with us since the late 1960s. Low-salinity and hybrid schemes have been growing during the past 10 years, and we are getting better at establishing conformance controls such as foams and thermally activated polymers. If we also add the inclusion of completions and EOR-specific monitoring technologies to the enablers, it is easy to anticipate that more and more EOR will be considered a normal part of field optimization. Recommended additional reading at OnePetro: www.onepetro.org. SPE 181156 Viscosity vs. Accuracy—Flow-Control-Feasibility Work Flow in Polymer Flooding by Kousha Gohari, Baker Hughes, et al. SPE 184086 Simulation of Chemical EOR Processes for the Ratqa Lower Fars Heavy-Oil Field in Kuwait: Multiscenario Results and Discussions by M.T. Al-Murayri, Kuwait Oil Company, et al. SPE 180208 Effects of Multicomponent Adsorption and Enhanced Shale Reservoir Recovery by CO2 Injection Coupled With Reservoir Geomechanics by S. Yang, University of Calgary, et al. SPE 180875 Effectiveness of Low-Salinity- and CO2-Flooding Hybrid Approaches in Low-Permeability Sandstone Reservoirs by H.T. Kumar, Texas A&M University, et al.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,005
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,016

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 GPT0,268
Écart entre enseignants0,252 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations1
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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