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Enregistrement W2910101936 · doi:10.2118/190279-pa

Performance of Air Injection vs. CO2/Water Injection in a Tight, Light-Oil Reservoir: A Laboratory Study

2019· article· en· W2910101936 sur OpenAlexaff
William J. O’Brien, R.G. Moore, S. A. Mehta, M.G. Ursenbach, Myron Kuhlman

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Evaluation & Engineering · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringSecondary air injectionWater injection (oil production)Permeability (electromagnetism)Enhanced oil recoveryCore (optical fiber)Well stimulationRelative permeabilityInjection wellOil fieldGeologyMaterials scienceGeotechnical engineeringPetroleumEngineeringReservoir engineeringWaste managementComposite materialChemistryPorosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary This paper outlines the results of an early-stage comparative study of air-injection-based and immiscible-carbon-dioxide (CO2)/water-injection-based enhanced-oil-recovery (EOR) processes for a 30+ °API tight, light-oil reservoir. This was accomplished by embedding multiple low-permeability core plugs in crushed reservoir-core material to create a composite core that was contained in a 1.84-m-long core holder. The objectives of this unscaled experimental work were to understand the suitability of each EOR process for a low-permeability reservoir; to define process parameters before a potential field pilot; and to understand the relative merits of each EOR process to mobilize light oil from a tight matrix to a fracture network. A detailed experimental investigation was conducted at realistic reservoir conditions to evaluate the feasibility of an air-injection-based EOR process. The air-injection results were compared with those from an immiscible CO2/water-injection EOR experiment using the same experimental setup and reservoir conditions. Both the air- and CO2/water-coreflood tests were performed at 10 340 kPag (1,500 psig) and 99°C in a 100-mm diameter, 1.84-m-long composite-core holder using 38-mm-diameter reservoir core plugs (that represented the matrix) mounted within the crushed reservoir-core material (that represented the fracture); inert helium gas was used to pressure up the core holder to reservoir pressure. Permeability of the core plugs was from 0.3 to 3 md, while the permeability of the crushed core material was 1 to 3 darcies. Air injection was performed as a standard, one-dimensional combustion-tube test with injection of 2.3 pore volumes (PVs) of air to burn 71% of the packed core length (including helium, a total of 4.3 PV of gas injected). The CO2/water coreflood was performed with the injection of 2.86 PV of CO2 followed by an extended soak period, then a second injection of an additional 2.86 PV of CO2, followed by the injection of 2.6 PV of water. The pretest and post-test core-plug measurements of oil saturation show that the air-injection process removed significantly larger quantities of hydrocarbons than the immiscible-CO2/water-injection process. Relative to the initial conditions of the core plugs for the air-injection experiment, more than 95% of the hydrocarbons were removed (note that some fraction of original oil was consumed as fuel). In the post-test CO2/water-injection core plugs, oil recovery was in the range of 30 to 55% of initial oil in place (IOIP). These findings suggest that, under an appropriate field design, both processes have the potential to recover incremental oil from tight reservoirs. However, the air-injection process might be better suited to mobilize oil, because of thermal expansion, than the CO2/waterflood process.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,095
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,250
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.

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

Citations16
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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