Status Quo of a CO2-Assisted Steam-Flooding Pilot Test in China
Notice bibliographique
Résumé
It is challenging to enhance heavy oil recovery in the late stages of steam flooding. This challenge is due to reduced residual oil saturation, high steam-oil ratio, and lower profitability. A field test of the CO2-assisted steam flooding technique was carried out in the steam-flooded heavy oil reservoir in the J6 block of the Xinjiang oil field (China). In the field test, a positive response to the CO2-assisted steam flooding treatment was observed, including a gradually increasing heavy oil production, an increase in the formation pressure, and a decrease in the water cut. The production wells in the test area mainly exhibited four types of production dynamics, and some of the production wells exhibited production dynamics that were completely different from those during steam flooding. After being flooded via CO2-assisted steam flooding, these wells exhibited a gravity drainage pattern without steam channeling issues, and hence, they yielded stable oil production. In addition, emulsified oil and CO2 foam were produced from the production well, which agreed well with the results of laboratory-scale tests. The reservoir-simulation-based prediction for the test reservoir shows that the CO2-assisted steam flooding technique can reduce the steam-oil ratio from 12 m3 (CWE)/t to 6 m3 (CWE)/t and can yield a final recovery factor of 70%.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».