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Enregistrement W3206447331 · doi:10.1115/omae2021-62643

Considering the CO2 Source and Capture Technique to Reduce Minimum Miscibility Pressure (MMP) for Enriched Water Alternating Gas (WAG) Injection

2021· article· en· W3206447331 sur OpenAlexaffabout
Quynh C. Pham, Lesley James

Notice bibliographique

RevueVolume 10: Petroleum Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNatural gasPetroleum engineeringEnhanced oil recoverySubmarine pipelineEnvironmental sciencePipeline transportCombustionWaste managementEnvironmental engineeringGeologyEngineeringChemistryOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract CO2 is a well-known and commonly used solvent for enhanced oil recovery (EOR). CO2-rich natural gas fields have been the source of CO2 for onshore EOR for more than 50 years. Offshore, the story is different. Some jurisdictions like offshore Norway and Gulf of Mexico send their gas to market, pipelines from offshore to Europe and the United States exist, and CO2 must be stripped from the natural gas to meet pipeline specifications. Oil rig power generation has, for the most part, been electrified. Other jurisdictions like offshore Newfoundland, Canada, have stranded uneconomic, sweet natural gas. Power generation relies on diesel or natural gas combustion turbines producing post combustion CO2. Onshore, CO2 floods are common where most of the CO2 comes from natural gas sweetening. Post combustion CO2 has been used for EOR in Weyburn, Saskatchewan, Canada and other onshore fields. The Hibernia EOR Research Group has been investigating the integrated capture and injection of CO2 from post combustion for the purposes of EOR. Challenges include the space and size of CO2 capture technologies for offshore oil production platforms, most certainly existing brownfield facilities. From an EOR perspective, a notable challenge is the constrained volume of CO2, which is insufficient for CO2 flooding. The CO2 volumes are however sufficient for carbonated water injection (CWI), individual block CO2 flood or WAG, or CO2 enriched natural gas WAG. Current carbon capture technologies are not 100% efficient, resulting in impurities in the CO2 stream, such as N2, CH4, O2, etc. The CO2 and impurity concentrations impact the minimum miscibility pressure (MMP) and subsequent oil recovery. The relationship between different CO2 capture technologies and the resulting impurities, their respective concentrations, and the impact on MMP is deficient in the literature. Experimental techniques to estimate MMP were compared based on the literature, and it was determined that a slim tube test is the most reliable method. In this work, the CO2 concentration is varied from 0 to 100 mol%, which covers the missing range in literature. The Multiple Contact Miscibility (MCM) was first simulated, providing a good estimation of the MMP value. A slim tube simulation was completed using PVT-sim and validated with experimental values from literature. This simulation was then used to determine MMP when CO2 concentration is varied. The results indicate that MMP is reduced by increasing the concentration of CO2 in the natural gas. The amount of CO2 required in Gas Mixture to achieve MMP were deduced for each scenario. Furthermore, impurities can positively or negatively impact the MMP, even in small concentrations. This work investigates, by simulation, the effect on MMP of CO2 and natural gas mixtures, and impurities in the CO2 stream based on source and capture techniques. The study is critical to the design of an integrated CO2 capture and injection process to store CO2, reduce emissions, and enhance oil recovery.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,602
Score d'incertitude au seuil1,000

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)0,0010,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,246
Écart entre enseignants0,236 · 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.

Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations2
Publié2021
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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