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Enregistrement W2742761636 · doi:10.7122/485175-ms

Comparative Study for CO2-EOR and Natural Gases Injection-Techniques for Improving Oil Recovery in Unconventional Oil Reservoirs

2017· article· en· W2742761636 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueCarbon Management Technology Conference · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringEnhanced oil recoveryOil shaleHydraulic fracturingNatural gasGeologyReservoir simulationPermeability (electromagnetism)DiffusionKnudsen diffusionEnvironmental scienceWaste managementGeotechnical engineeringEngineeringThermodynamicsChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Shale formations in North America such as Bakken, Niobrara, and Eagle Ford have huge oil in place, 100–900 Billion barrels of oil in Bakken only. However, the predicted primary recovery is still below 10%. Therefore, seeking for techniques to enhance oil recovery in these complex plays is inevitable. Although most of the previous studies in this area recommended that CO2 would be the best EOR-technique to improve oil recovery in these formations, pilot tests showed that natural gases performance clearly exceeds CO2 performance in the field scale. In this paper, two different approaches have been integrated to investigate the feasibility of three different miscible-gases which are CO2, lean gases, and rich gases. Firstly, numerical simulation methods of compositional models have been incorporated with Local Grid Refinement (LGR) of hydraulic fractures to mimic the performance of these miscible gases in shale-reservoirs conditions. Implementation of a molecular diffusion model in the LS-LR-DK (logarithmically spaced, locally refined, and dual permeability) model has been also conducted. Secondly, different molar-diffusivity rates for miscible gases have been simulated to find the diffusivity level in the field scale by matching the performance for some EOR pilot-tests which were conducted in Bakken formation of North Dakota, Montana, and South Saskatchewan. The simulated shale-reservoirs scenarios confirmed that diffusion is the dominated flow among all flow regimes in these unconventional formations. Furthermore, the incremental oil recovery due to lean gases, rich gases, and CO2 gas injection confirms the predicted flow-regime. The effect of diffusion-implementation has been verified with both of single porosity and dual-permeability model cases. However, some of CO2 pilot-tests showed a good match with the simulated cases which have low molar-diffusivity between the injected CO2 and the formation-oil. Accordingly, the rich and lean gases have shown a better performance to enhance oil recovery in these tight formations. However, rich gases need long soaking periods, and lean gases need large volumes to be injected for more successful results. Furthermore, the number of huff-n-puff cycles has a little effect on the all injected-gases performance; however, the soaking period has a significant effect.

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.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,916
Score d'incertitude au seuil0,868

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0000,000

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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,282
Écart entre enseignants0,256 · 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