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Enregistrement W3080137361 · doi:10.2118/200327-ms

Successful Field Implementation of CO2-Foam Injection for Conformance Enhancement in the EVGSAU Field in the Permian Basin

2020· article· en· W3080137361 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPE Improved Oil Recovery Conference · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringInjectorPulmonary surfactantEnhanced oil recoveryEnvironmental scienceMaterials scienceWater injection (oil production)Baseline (sea)Chemical engineeringGeologyEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents the performance of a CO2 foam injection pilot implemented in the East Vacuum Grayburg San Andres Unit (EVGSAU) by ConocoPhillips in cooperation with The Dow Chemical Company. The pilot project focuses on a single CO2 injection pattern, consisting of one injector and eight producers, selected due to signs of early gas breakthrough and poor overall sweep efficiency. To solve these conformance issues and increase overall pattern production performance, a new foaming surfactant with low adsorption and high gas partitioning characteristics was developed and experimentally tested at simulated reservoir conditions. A "water alternating surfactant-in-gas" injection strategy was created utilizing a history matched reservoir simulation model and an empirical foam model. This reservoir model was also utilized to better understand the dependency of surfactant concentration on foam generation and fluid diversion. Injection profile logs (IPLs) were also run, in both water and CO2 phases, prior to pilot implementation to establish baseline injection performance. This paper will detail several performance indicators that illustrate sustained improvement in pattern injection and production after more than 15 cycles of alternating water, CO2+surfactant, and CO2-only injection. During each cycle, gas injectivity trends were calculated and compared to the baseline to monitor foam strength and performance. Four additional IPLs were run, which indicated continuous improvement in vertical sweep efficiency and ultimately resulted in uniform injection distribution between the upper and lower sections of the producing zone. Finally, the most significant result of the trial was the uplift in pattern oil production. It has averaged ~20% above the baseline production forecast throughout the entire pilot period and peaked within the first six months at ~60% above the baseline. The success of this pilot illustrates the benefits of using a low adsorbing and CO2 soluble foaming surfactant to address reservoir conformance issues for CO2 floods. Further optimization of the pilot based on the simulation forecast is planned to improve long-term pilot economics.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,920
Score d'incertitude au seuil0,645

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,277
Écart entre enseignants0,259 · 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