Investigation of CO<sub>2</sub>/N<sub>2</sub> injection in tight oil reservoirs with confinement effect
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper investigates the CO2/N2 injection process in tight oil reservoirs considering the confinement effect. To study the microscopic physical mechanisms, the confinement effect is characterized by properties shift and capillarity and introduced into the flash calculation to obtain the phase equilibrium of mixture fluids (tight oil/CO2/N2) in tight porous media. The results indicate that the injected nitrogen gas could effectively maintain the reservoir pressure, while it also weakens the effects of the CO2 injection recovery mechanisms, notably diffusivity and viscosity reduction. In addition, a dual‐pore tight oil reservoir model is set up to investigate the CO2/N2 injection with ultra‐low permeability and hydraulic fracturing. The basic CO2 injection parameters are optimized by the orthogonal method. Based on CO2 injection process, three injection schemes of CO2/N2 injection, which are mixed‐gas injection, CO2‐alternating‐N2 (CAN) injection, and N2‐alternating‐CO2 (NAC) injection, were investigated and a comparative analysis was made for the pressure distribution, CO2 mole fraction distribution, and cumulative oil production. Based on this analysis, the CAN injection process proved to be the best injection scheme. A parametric analysis further suggested that the nitrogen gas injection rate was the most important factor. Besides, the effect of gravity drainage, reservoir permeability, nature fractures, and permeability heterogeneity on the oil production of CAN injection process were also investigated in detail. The results show that tight oil reservoir with better vertical connectivity, poor fracture growth, and higher heterogeneity is more favorable for the CO2/N2 injection process.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».