A modified cell-to-cell simulation model to determine the minimum miscibility pressure in tight/shale formations
Notice bibliographique
Résumé
A new oil–gas Minimum Miscibility Pressure (MMP) calculation algorithm is developed in this work based on the classic cell-to-cell simulation model. The proposed algorithm couples the effects of capillary pressure and confinement in the original cell-to-cell simulation model to predict the oil–gas MMPs in a confined space. Given that the original cell-to-cell algorithm relies on the volume predictions of the reservoir fluids in each cell, a volume-translated Peng-Robinson Equation of State (PR-EOS) is applied in this work for improved accuracy on volume calculations of the reservoir fluids. The robustness of the proposed algorithm is examined by performing the confined MMP calculations for four oil–gas systems. The tie-line length extrapolation method is used to determine the oil–gas MMP in confined space. The oil recovery factor calculated by the proposed MMP calculation algorithm is then used to validate the results. First, to achieve stable modeling results for all four examples, a total cell number of 500 is determined by examining the variations in the oil recovery as a function of cell number. Then, by calculating the oil recovery factor near the MMP region, it is found that the MMP determined by tie-line length method is slightly lower than the inflection point of the oil recovery curve. Through the case studies, the effects of temperature, pore radius, and injection gas impurity on the confined oil–gas MMP calculations are studied in detail. It is found that the oil–gas MMP is reduced in confined space and the degree of this reduction depends on the pore radius. For all the tested pore radii, the confined MMP first increases and then decreases with an increasing temperature. Furthermore, compared to pure carbon dioxide (CO 2 ) injection, the addition of methane (CH 4 ) in the injection gas increases the oil–gas MMP in confined nanopores. Therefore, it is recommended to control the content of CH 4 in the injection gas in order to achieve a more efficient gas injection design.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,001 | 0,002 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».