Characterization of Rock and Fluid Properties for Low-Salinity Water Flooding of Highly Paraffinic Oil in a Deep Low-Permeability High-Pressure High-Temperature Offshore Carbonate Reservoir
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Characterization of the rock and fluids is an essential step in screening a reservoir for Low-Salinity Water Flooding (LSWF). A detailed characterization of rock and fluid properties using appropriate methods is being presented for LSWF in a low-permeability deep carbonate reservoir together with a critical analysis of findings. The techniques used are assessed against other possible alternative methods, with inferences drawn on advantages and disadvantages of each to better interpret and apply data so gathered. In so doing, discussions on their key features as to how they can be used effectively and efficiently to screen a reservoir for LSWF are also provided. Such integration of results with other available reservoir and production data should result in a comprehensive description of the target reservoir, and it will help interpret the mechanisms and process dynamics more reliably during a low-salinity waterflood. This integration should allow us not only to gain confidence on the experimental studies but could also help optimize the key parameters responsible for formulating a more robust, reliable and representative regime for tests relevant to the LSWF prior to its eventual implementation in the field. To authors’ knowledge, such integration of experimental studies has not yet been reported in the literature, particularly for the tight carbonate reservoirs with highly paraffinic oil.
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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 | 0,001 |
| 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 ».