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Enregistrement W2795184640 · doi:10.2118/190159-ms

Successful Field Trial of a Novel, Reservoir-Triggered Polymer: Results, Interpretation and Simulation

2018· article· en· W2795184640 sur OpenAlexaff
Bilal Rashid, Jon Stapley, Peter Clifford, David Chappell, Mojtaba Kiani, William J. Andrews, Emily C. Hart

Notice bibliographique

RevueSPE Improved Oil Recovery Conference · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensNalco (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRheologyPolymerEnhanced oil recoveryReservoir simulationPetroleum engineeringWater injection (oil production)Materials scienceOil fieldViscosityEnvironmental scienceGeologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper describes the interpretation of a successful inter-well field trial of a novel reservoir-triggered polymer technology, making use of pressure transient analysis and numerical simulation. The polymer has been engineered to improve sweep in oil-bearing formations whilst reducing the impact of two of the key operational and economic challenges facing polymer enhanced oil recovery (EOR). The polymer employs a chemical strategy to render it resistant to shear during injection and in the high flux region at the sand face. In addition, the injection solution has a viscosity similar to that of water until triggered in the reservoir, which sustains injectivity. We demonstrate the use of laboratory kinetics, rheology data, high-resolution surveillance of the injector, and comprehensive analysis of produced fluids to constrain the simulation of the in-situ viscosification of this polymer. Numerical models using commercial and in-house R&D codes were calibrated to tracer effluent data, pressure fall-off tests, and injection pressures, to interpret the size and mobility of the polymer bank and its response to water injection. The field trial has qualified the polymer to be considered for deployment. A comprehensive surveillance programme and downhole sampling was used to successfully demonstrate that the polymer was protected from shear degradation upon injection and propagation, and it viscosified under flow at the designed location in the reservoir. Kinetic and rheology data from laboratory testing, combined with reservoir-scale simulations and field trial surveillance, enabled the reaction and adsorption characteristics of the polymer to be estimated. Simulations of the injection pressure demonstrate that this polymer has significantly better injectivity under matrix conditions than would be obtained with a conventional polymer of an equivalent deep-reservoir viscosity.

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)0,001
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: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,273
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

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

Citations5
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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