An Optimal Injection Scheme for Maximizing Oil Recovery in CO2 Miscible Flooding
Notice bibliographique
Résumé
Abstract As an efficient enhanced oil recovery (EOR) technique, carbon dioxide (CO2) miscible flooding can greatly reduce the viscosity of oil and improve its mobility, and has great potential to achieve higher oil recovery. However, the disadvantage of CO2 flooding, when compared with waterflooding, is the relatively larger viscosity ratio between CO2 and oil. Under such unfavorable conditions, frontal instabilities, or viscous fingering, can easily develop. This may affect the performance of CO2 miscible flooding and result in less sweep efficiency and oil recovery. In the present study, nonlinear numerical simulations were conducted to model the CO2 miscible flooding in subsurface porous media. Both concentration-dependent diffusion and a varying dispersion that is closely related with flow rates were incorporated into the mathematical model. The development of frontal instabilities with time was simulated with highly accurate numerical methods. More importantly, to reduce the unstable displacement and improve sweep efficiency, a time-dependent injection rate involving periodic alternation of injection and extraction was employed. Different from the widely used constant injection rate, this time-dependent displacement rate led to different flow dynamics and sweep efficiency, although the amount of CO2 injected was the same. In particular, the effect of a cycle period on the propagation of CO2 was carefully examined. It was found that a longer period led to earlier breakthrough of CO2 and less sweep efficiency. However, a shorter period with faster alternation of injection and extraction had a stabilizing effect. In particular, a later breakthrough was achieved and higher sweep efficiency at breakthrough was obtained compared with that of a constant injection rate. This indicates that pulsed displacement through fast switching of injection and extraction has the potential to maximize oil recovery in CO2 miscible flooding. Introduction Miscible flooding is proven as an economical EOR process and can be used for a variety of different reservoirs. In CO2 miscible flooding, one of the most promising EOR techniques, the CO2 can become miscible with the oil when the pressure is higher than the minimum miscibility pressure (MMP).
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».