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Enregistrement W2895952714 · doi:10.2118/192382-ms

Reducing Excessive Water Production Associated With Gas Hydrate Reservoirs Using a Thermal In-Situ Heating-Inhibitor Method

2018· article· en· W2895952714 sur OpenAlexaff
Sherif Fakher, Youssef Elgahawy, Hesham Abdelaal, Ahmed El Tonbary, Abdulmohsin Imqam

Notice bibliographique

RevueSPE Kingdom of Saudi Arabia Annual Technical Symposium and Exhibition · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueMethane Hydrates and Related Phenomena
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMissouri University of Science and Technology
Mots-clésHydrateClathrate hydrateVolume (thermodynamics)MethanePetroleum engineeringThermalEnvironmental scienceWater injection (oil production)Hot spot (computer programming)ChemistryThermodynamicsMaterials scienceGeologyComputer scienceOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gas hydrates are one of the most abundant sources of energy present today. They are formed at high pressures and low temperatures, and contain mainly water and methane. When dissociated, a large volume of water forms, much of which is produced. This research performs a simulation study on how to decrease the volume of water produced from gas hydrate reservoirs by utilizing an in-situ heating method combined with a low concentration thermodynamic inhibitor injection. Since gas hydrates form at high pressures and low temperatures, depressurizing the reservoir, or increasing its temperature would cause the solid hydrates to become unstable, and dissociate. The research begins by building a hydrate reservoir model using almost the same description of the models present in the literature in order to compare the results obtained. Several simulation runs were then performed using various production methods, several types of inhibitors, and finally testing and optimizing the newly proposed production method which combines thermal stimulation with inhibitor injection. The optimization process involves testing the novel method using 5-spot, 7-spot, and 9-spot production methods. The effect of each variable on the water recovery was studied, and the conditions under which the lowest water recovery were obtained. The highest water production occurred during glycol injection since it had the largest endurance to hydrate reformation and thus the largest water flow duration. When the glycol was combined with the thermal stimulation method however, the lowest water recovery was obtained. This is mainly due to two factors which include high rate of depletion of reservoir pressure, and the significant decrease in glycol concentration when used with thermal stimulation. This novel production method was chosen as the best method in terms of low water recovery based on a comparison of its recovery with that of all the other methods. The second task was to further optimize this method by introducing several well patterns and comparing their performance to that of the single well case. The largest number of wells, 9-spot pattern, was found to have the lowest water recovery due to the extremely high rate of reservoir pressure depletion. Gas hydrate production is still considered in its preliminary steps due to the complexity of hydrate reservoirs. By understating the mechanism by which these reservoirs can flow, and trying to reduce the excessive water production associated with these reservoirs a better understating of how to economically and safely produce from gas hydrate reservoirs is reached. This may lead to the utilization of this source of energy in the near future.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,715

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,253
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations24
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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