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Enregistrement W3103012074 · doi:10.2118/02-09-04

Flue Gas Injection for Heavy Oil Recovery

2002· article· en· W3103012074 sur OpenAlexaffabout
Mingzhe Dong

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2002
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensSaskatchewan Research Council (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlue gasPetroleum engineeringSteam injectionEnhanced oil recoveryEnvironmental scienceOil in placeOil viscosityWaste managementFossil fuelFuel oilViscosityPetroleumGeologyMaterials scienceEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A majority of heavy oil reservoirs in Saskatchewan are thin and shaly, and are not suitable for thermal recovery methods. For these reservoirs, enhanced oil recovery by an immiscible gas process could potentially recover an additional 200 million m3 of oil. This paper presents the results of a laboratory investigation, including pressure-volume-temperature studies and twodimensional physical model experiments, for evaluating the flue gas injection process for heavy oil recovery. The study examined the effects on viscosity reduction and oil swelling of the presence of O2 and of CO2 content in the flue gas. Physical model tests were carried out to investigate the effects on oil recovery of injection rate, injection mode (vertically downward, vertically upward, and horizontal injection), and slug size. The free-gas mechanism in the flue gas injection process was also studied. Introduction In Saskatchewan and Alberta, there are many thin-pay, heavy and medium oil reservoirs that are unsuitable for thermal recovery techniques. The estimated recovery by primary production and secondary methods is only about 5 - 8% of the initial oil-in-place (IOIP) for the heavy oil reservoirs and about 25% IOIP for the medium oil reservoirs(1). For these reservoirs, enhanced oil recovery (EOR) by an immiscible gas process offers a strong potential to recover more oil. It could, according to previous studies(2–6), recover up to an additional 30% IOIP incremental over that recovered by initial waterflood for some moderately viscous oils. Flue gas injection for heavy oil recovery received a great deal of attention in the 1960s(7, 8). However, it has not been studied in detail. A previous comparative study on immiscible gas injection agents for heavy oil recovery showed that CO2 is the best recovery agent among the three gases tested, and produced gas is slightly more effective than flue gas(9). CO2 has a higher solubility in oil and higher viscosity reduction efficiency than the other two gases. From the theory of fractional flow for viscous fingering(10), it is expected that CO2 will give field applications a better sweep efficiency than the other two gases. However, natural CO2 sources are not available to most oil reservoirs. The cost for CO2 capture from flue gas and other sources may range from $25 to $70/tonne(11). Produced and flue gases are available in large quantities at a much lower cost. With this consideration, produced gas and flue gas can be economically effective agents for heavy oil recovery by immiscible gas injection(9). In a previous study(9), linear coreflood tests were conducted with live and dead Senlac oil/flue gas to compare the relative effectiveness of secondary vs. tertiary flooding and WAG vs. slug injection. In these tests, a total of 0.40 PV flue gas was injected either as a continuous slug in slug floods or in a WAG mode. In secondary tests, gas was injected into the oil-saturated sandpack, whereas in the tertiary injection mode, it was injected into the initially waterflooded core. The WAG tests employed a WAG ratio of 4:1, an even slug size, and a 4-cycle operation.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,793
Score d'incertitude au seuil0,987

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,186 · 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'étudeSans objet
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

Citations52
Publié2002
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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