Increasing Oil Recovery from Unconventional Shale Reservoirs Using Cyclic Carbon Dioxide Injection
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Unconventional shale reservoirs have become and large unconventional supplier of oil and gas especially in North America. They are usually produced from using hydraulic fracturing which produces and average of 7-10% per well. This research studies the application of carbon dioxide (CO2) enhanced oil recovery (EOR) in shale reservoirs to increase oil recovery to more than 20%. Cyclic CO2 injection was used to conduct all experiments rather than flooding. The main difference between both procedures and the advantage of cyclic injection over flooding in shale reservoirs is explained. A specially designed vessel was constructed and used to mimic the cyclic CO2 injection procedure. The effect of CO2 soaking pressure, CO2 soaking time, and number of soaking cycles on oil recovery was investigated. Results showed that cyclic CO2 injection can increase oil recovery substantially, however there are some points that must be taken into consideration including optimum soaking pressure and time in order to avoid a waste of time and capital with no significant increase in oil recovery. This research not only provides an experimentally backed conclusion on the ability of cyclic CO2 injection to increase oil recovery from shale reservoirs, it also points to some major issue that should be considered when applying this EOR method in unconventional shale in order to optimize the overall procedure.
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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) | 0,001 | 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 ».