Investigating the effect of transient flow behavior from HSW to LSW on oil recovery in low-salinity water flooding simulation
Notice bibliographique
Résumé
Low-salinity water (LSW) flooding is one of the newest EOR techniques which has more advantageous over other EOR techniques. This research employed a heterogeneous synthetic three-dimensional reservoir to model LSW flooding for a two-phase system including brine (high salinity to low salinity) and oil. The obtained results show that exact determination of salinity threshold and its wettability alteration coefficients are very important since they affect the maximum value of oil recovery. The oil recovery has been varied between 55.79 and 60.34% for a given injection brine salinity (500 ppm) at different salinity threshold values. Furthermore, the result reveals that aging time has a low effect on oil recovery which is around 0.066% after more than 12 years of injection. However, the fine-grid 1D simulation of a small sample demonstrates that the aging time effect should be considered in small-scale models. Furthermore, we prove that there is an optimum value of injection brine salinity for each reservoir according to its salinity threshold. Highest recovery changes occur at the salinity of 5000, 3400 and 1200 ppm for three different salinity thresholds approximately. This paper demonstrates that before any implementation of LSW flooding, many laboratory tests must be done at reservoir condition to precisely detect wettability alteration coefficient, the best injection brine salinity and flow behavior from high-salinity water to LSW.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».