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Enregistrement W2931236503 · doi:10.2118/193818-ms

A Compositional Model for Gas Injection IOR/EOR in Tight Oil Reservoirs Under Coupled Nanopore Confinement and Geomechanics Effects

2019· article· en· W2931236503 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Simulation Conference · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesSINOPEC Petroleum Exploration and Production Research InstituteEnergi Simulation
Mots-clésGeomechanicsMechanicsPetroleum engineeringReservoir simulationEnhanced oil recoveryCompactionTight gasFlow (mathematics)DiscretizationGeologyGeotechnical engineeringPhysicsMathematicsHydraulic fracturing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Gas injection has become the top choice for IOR/EOR pilots in tight oil reservoirs because of its high injectivity. The effects of nanoconfinement and geomechanics are generally considered as non-negligible, but its coupled effects and resulting flow and displacement are still not well understood for gas injection. We hence present a general compositional model and simulator to investigate the complicated multiphase and multicomponent behaviors during gas injection in tight oil reservoirs. This compositional model is able to account for vital physics in unconventional reservoirs, including nanopore confinement, molecular diffusion, rock-compaction, and non-Darcy flow. The MINC method is implemented to handle fractured media. The nanopore confinement effect is modeled by including capillarity in VLE calculations. The rock compaction effect is represented by solving the mean stress from a governing geomechanical equation which is fully coupled with the mass balance equations to ensure the numerical stability as well as a physically correct solution. The equations are discretized with integral finite difference method and then solved numerically by Newton's method. The simulator is validated against a commercial compositional software (CMG-GEM) before it is applied to simulate gas injection. Huff-n-puff with dry gas in Eagle Ford is investigated. The simulation result shows that if the reservoir pressure is much higher than the bubble point pressure, the nanopore confinement effect will have a minimal impact on the recovery factor (RF) for both the depletion and the first few cycles of gas huff-n-puff. Geomechanics is found to be an influencing factor on RF but not always in a detrimental way, as enhanced rock compaction drive could offset the reduction of permeability in certain scenarios. Gas huff-n-puff would improve the RF of each component compared with the depletion. The heavy component would first have a higher recovery than the light component at the first few cycles of huff-n-puff, but its RF will be outpaced by the light component when the gas saturation in the matrix surpasses the critical gas saturation. Lastly, considering the nanopore confinement effects would slightly reduce the RF of the light component but increase the RF of the heavy component after huff-n-puff when combined with the critical gas saturation effect in the matrix. This study presents a 3D multiphase, multicomponent simulator which is a practical tool for accurately modeling of primary depletion as well as gas injection IOR/EOR processes in unconventional oil reservoirs. This simulator is not only of great importance for assisting researchers to understand complex multiphase and multicomponent behaviors in tight oil production but also of great use for engineers to optimize gas injection parameters in field applications.

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.

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)0,000
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 enseignants0,326
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,257
Écart entre enseignants0,236 · 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