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Enregistrement W2885952687 · doi:10.15530/urtec-2018-2902743

The Influence of Organics on Supercritical CO2 Migration in Organic-Rich Shales

2018· article· en· W2885952687 sur OpenAlexaff
Bethany A. Kurz, James A. Sorensen, Steven B. Hawthorne, Steven A. Smith, Hamed Sanei, Omid H. Ardakani, Joel Walls, Lu Jin, Shane Butler, Christopher Beddoe, Blaise A.F. Mibeck

Notice bibliographique

RevueProceedings of the 6th Unconventional Resources Technology Conference · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensGeological Survey of Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSupercritical fluidOil shalePetroleum engineeringGeologyChemical engineeringGeochemistryEnvironmental sciencePetrologyChemistryOrganic chemistryPaleontologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Bakken petroleum system is a world-class oil play with oil-in-place estimates in the hundreds of billions of barrels. Despite the resource potential, oil recovery factors are low, typically less than 10%. Efforts to evaluate mechanisms to increase oil recovery have focused on the use of supercritical carbon dioxide (CO2) for enhanced oil recovery (EOR) with the added benefit of associated geologic storage of CO2. This work describes a series of laboratory-based tests to evaluate the efficacy of CO2 for EOR and to better understand the controlling mechanisms of CO2 permeation in Bakken rock samples. Static extraction tests were performed on rock samples representative of the Bakken reservoir (siltstone) and source rocks (Upper and Lower Bakken shales). A dynamic CO2 injectivity test was also performed on an unfractured Bakken shale sample that was confined at reservoir pressure. In conjunction with the extraction tests, a suite of standard and advanced characterization techniques were used to better understand the rock fabric, pore and fracture networks, and the organic matter (OM) content of the samples, including field emission scanning electron microscopy (FESEM) imagery, focused ion beam SEM (FIBSEM), and extended slow heating (ESH) Rock-Eval analysis. The extraction test results demonstrated recovery of residual oil in the tight siltstone samples comprising the reservoir (recovery values approaching 100%) and also in the shale source rocks, in which oil recovery from 11-mm-diameter rods ranged from 12% to 65% after 24 hours. Analysis of samples pre- and post-CO2 extraction using the Rock-Eval ESH method confirmed the results of the CO2 extraction tests. FESEM imagery of the Bakken shale samples revealed the presence of fractures located within the OM, many of which appear to be connected and could provide a mechanism for CO2 transport into the OM and subsequent extraction of crude oil. Image-based analysis of the FESEM and FIBSEM imagery suggested that the majority of the porosity in the shales was OM-hosted and that much of the pore networks were connected. The results of this work revealed that CO2 is able to permeate samples of unconventional reservoir and shale source rocks much more readily than expected, resulting in significant recovery of residual oil. The mechanism of permeation within the organic-rich shales appears to be within OM-hosted fracture networks and possibly through nano-scale porosity associated within the samples’ solid bitumen. The implications of this work suggest that organic-rich source rocks may be a viable target for CO2-based EOR, with the added benefit of long-term CO2 storage via adsorption and absorption.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,145
Score d'incertitude au seuil0,330

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,207 · 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'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

Citations14
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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