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Enregistrement W2806038365 · doi:10.3303/cet1863037

CO<sub>2</sub> Geological Storage Coupled with Water Alternating Gas for Enhanced Oil Recovery

2018· article· en· W2806038365 sur OpenAlexaboutno aff
Huttapong Yoosook, Kreangkrai Maneeintr

Notice bibliographique

RevueDOAJ (DOAJ: Directory of Open Access Journals) · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnhanced oil recoveryPetroleum engineeringEnvironmental scienceCarbon sequestrationFossil fuelCarbon capture and storage (timeline)Waste managementOil productionCarbon dioxideClimate changeGeologyEngineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Due to the climate change and global warming, the concern about CO2 emission into the atmosphere has been raised in many industries such as oil and gas business. The sources of CO2 include natural gas processing and other processes. The current technology to mitigate CO2 is carbon capture, storage and utilisation. At the same time, oil production is expected to increase due to the higher consumption. CO2 geological storage in depleting oilfield coupled with enhanced oil recovery can be a better technology to meet both requirements. The excellent example of this technology is the Weyburn Project in Canada that can store CO2 and produce more oil as well as prolong the reservoir life. From this successful project, the technology is studied by applying it with the depleting oilfield for both oil production and CO2 storage in the North of Thailand by using simulation model. It becomes the objective of this research, which is to evaluate CO2 geological storage coupled with water alternating gas (WAG) for enhanced oil recovery as well as to study the effects the parameters, such as total hydrocarbon pore volume (HCPV) injection and WAG ratio, on oil production and CO2 consumption and sequestration for enhanced oil recovery, with the added benefit of carbon sequestration. CMG software from Computer Modeling Group Ltd. is used to create the 3D simulation model to predict the CO2 storage in the geological formation. From the simulation, the results reported that oil can be produced up to 125,976 m3 of oil or 57 % recovery, CO2 consumption is 66,261 m3 of gas and CO2 utilisation is approximately 0.53 m3 of gas per m3 of oil. The main parameters for WAG process is WAG ratio in that oil production increases as WAG ratio increases. CO2 consumption increases with total HCPV injection. The results of this study can be applied to develop the CO2 enhanced oil recovery (EOR) in the depleting oilfield in the North of Thailand for both oil production and CO2 storage.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,121
Tête enseignante GPT0,475
Écart entre enseignants0,354 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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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