MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3061998160 · doi:10.2118/199983-pa

Coupled Flow/Geomechanics Modeling of Interfracture Water Injection To Enhance Oil Recovery in Tight Reservoirs

2020· article· en· W3061998160 sur OpenAlexaff
Yongzan Liu, Lijun Liu, Juliana Y. Leung, Kan Wu, George J. Moridis

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGeomechanicsPetroleum engineeringGeologyTight oilWater injection (oil production)PetrophysicsFracture (geology)Geotechnical engineeringHydraulic fracturingMechanicsPorosityOil shale

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Unconventional tight reservoirs that are typically characterized by low permeability and low porosity have contributed significantly to the global hydrocarbon production in recent years. Although hydraulic fracturing, along with horizontal well drilling, enables the economic development of such reservoirs, the production rate often declines sharply and results in low primary hydrocarbon recovery. The application of enhanced-oil-recovery (EOR) techniques in tight reservoirs has received much interest. In this study, the feasibility and efficiency of interfracture water injection to enhance oil recovery in multistage fractured tight oil reservoirs are analyzed through an efficient coupled flow/geomechanics model with an embedded discrete-fracture model (EDFM). A combined finite-volume/finite-element scheme is used to discretize the governing equations for flow and geomechanics, and the coupled problem is solved sequentially using a fixed-stress splitting algorithm. A basic numerical model consisting of a 15-stage fractured horizontal well is constructed using the petrophysical and geomechanical properties of a tight oil formation in Ordos Basin, China. Fractures indexed with even numbers are switched into injecting fractures when the production rate has dropped to less than a certain threshold. The improvement of oil recovery is analyzed by comparing the production profiles with and without water injection. In this coupled model, the fracture closure/opening during production/injection is considered according to the constitutive relations between fracture aperture and effective normal stress acting on the fracture faces. The poromechanical response of matrix is modeled by the Biot (1941) theory. The effects of fracture spacing, injection rate, and the presence of a natural-fracture network on oil-recovery enhancement are discussed through sensitivity analysis. The main mechanisms of interfracture water injection for enhancing oil recovery are waterflooding and reservoir-pressure maintenance. Small fracture spacing tends to reduce the oil recovery because of fracture interference and a limited drainage area; therefore, the primary depletion stage is shortened as the fracture spacing is reduced. The influence of interfracture water injection is more pronounced with smaller fracture spacing because the pressure-transient responses near the producing fractures are more dramatic considering the close proximity between the injecting fracture and the producing fracture. Although a higher injection rate results in higher oil recovery, the injectivity in low-permeability reservoirs limits the maximum-allowable injection rate. When secondary (natural)-fracture networks are considered, neighboring hydraulic fractures can be connected to one another via the secondary fractures, particularly if the interfracture spacing is small. Water can break through in the producing fractures quickly, which could also lead to high water cut and suboptimal oil-recovery performance. This study tests the feasibility and efficiency of interfracture injection to enhance tight oil recovery. The results indicate that interfracture injection can be a promising EOR technique for tight oil reservoirs, which sheds lights on future completion strategies and production design in tight reservoirs.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,323
Score d'incertitude au seuil0,443

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 recherche0,0000,001
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,215 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations49
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSPE JournalMême sujetHydraulic Fracturing and Reservoir AnalysisTravaux en français237 207