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Enregistrement W2794923657 · doi:10.2118/190273-ms

The Analysis of Compositional Effects on Global Flow Regimes in CO2 Near-Miscible Displacements in Heterogeneous Systems

2018· article· en· W2794923657 sur OpenAlexfundno aff
Guanqun Wang, Gillian Elizabeth Pickup, K. S. Sorbie, Eric Mackay

Notice bibliographique

RevueSPE Improved Oil Recovery Conference · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEnergi SimulationHeriot-Watt University
Mots-clésViscous fingeringMechanicsInstabilityFlow (mathematics)Enhanced oil recoveryDisplacement (psychology)Confined spaceDispersion (optics)Materials sciencePlumeTube (container)Scale (ratio)GeologyPetroleum engineeringPorous mediumPhysicsThermodynamicsChemistryOpticsComposite materialPorosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This study investigates how compositional effects interact with the flow behavior during near miscible (and immiscible) CO2-oil displacements in heterogeneous systems. A series of numerical simulations modeling 1D slim-tube and 2D areal systems were performed using a fully compositional simulator. With negligible numerical dispersion, the fine-scale (Δx=0.005m) slim-tube simulations were performed to provide the "truth case" in terms of the compositional effects and oil/component recovery. A number of grid resolutions were tested to examine cell-size effects on the simulation accuracy. It was found that coarse cell size not only leads to spreading of the displacing front, but also lowers the displacement efficiency by reducing the component stripping effects, as noted by Orr (2007). The corresponding 2D cases are based on a small heterogeneous sector model of dimensions 50m × 10m, in order that the finest scale displacement physics can be modelled accurately. We investigated various flow regimes ranging from viscous fingering to channeling displacements within heterogeneous random correlated fields. CO2 dissolves in oil at near-miscible conditions and improves the mobility of the oil, but leads to earlier breakthrough of CO2 in both fingering and channeling flow. It was also found that the instability of fingering flow could introduce considerable variation in the composition paths during oil displacement by CO2, compared with the slim-tube simulations, particularly in the later stages of the flood. For this reason, heavier component recovery is more likely to be affected and reduced by viscous instability. In the case of channeling flow, compositional effects were less important since the permeability channel dominated the displacement. Both the ultimate oil recovery and component recovery are significantly and about equally reduced, when the underlying heterogeneity is of dominant influence. To summarize, compositional effects can have a very significant impact on the prediction of near-miscible CO2 EOR projects. Issues such as front stability, local displacement efficiency and formation of fingering/channeling during CO2 near-miscible displacement can lead to behavior that is significantly different from immiscible flooding in these systems. The process of mass transfer between CO2 and oil can be hampered to a certain degree by unstable flow depending on the level of heterogeneity. This leads to a further reduction in component recovery, particularly of the heavier components. Lastly, the appropriate upscaling methods considering mass transfer still require further investigation for CO2 near-miscible displacement in field-scale applications. The complete dataset and results of this study are available online as a model case example for testing out potential upscaling techniques for compositional flows in heterogeneous systems (Wang et al. 2019).

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 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: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,310
Score d'incertitude au seuil0,965

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,241
Écart entre enseignants0,234 · 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 tête enseignante, 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

Citations3
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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