Characteristics of oil distributions in forced and spontaneous imbibition of tight oil reservoir
Notice bibliographique
Résumé
Matrix imbibition , which includes spontaneous imbibition (SI) and forced imbibition (FI), is the main mechanism of water-based methods, and can play a significant role in unlocking tight oil potentials as a tremendous amount of oil remains in the matrix following primary production . Previously, SI and FI have been investigated separately in pore-scale studies for several years. However, it is difficult for the results to provide guidance for selecting water-based methods owing to the different core samples and pore classification criteria adopted. Therefore, an integrated study of SI and FI is conducted on tight cores in order to understand the characteristics of oil contributions from different pores. In this work, 68 tight cores from the Chang 8 formation, Ordos Basin (China) are investigated. Nine cores are used to test native wettabilities ; then, rate-controlled porosimetry is conducted on a typical tight core. Finally, nuclear magnetic resonance is implemented to determine the oil distributions before and after SI and FI for six cores. Based on the petrophysical properties, the cores are classified into three permeability levels (0.06 mD, 0.1 mD, and 0.22 mD). The SI and FI results demonstrate that FI can always provide more than twice the oil recovery factor of SI in each permeability level. For FI, more than 40% of the produced oil is contributed by mesopores. With increasing permeability, macropores contribute more oil than micropores . For SI, the oil contribution from micropores can reach 53.34%. The permeability of 0.1 mD is a critical point at which the oil contribution of mesopores surpasses that of micropores.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».