Performance of CO2 Foam Huff and Puff in Tight Oil Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
The challenges associated with unconventional reservoirs are related to their intrinsic nature: extremely low porosity and permeability. Combinations of horizontal wells and multistage hydraulic fracturing techniques have been developed to overcome the production obstacles and unlock the vast amount of oil in place in such formations. However, oil production still exhibits a sharp decline within the first 2 years after the stimulation, leading to an oil recovery of less than 15%. Thus, enhanced oil recovery methods need to be investigated to further increase the production rates and the recovery. In this study, laboratory experiments and numerical simulations were conducted to evaluate the performance of the CO2 foam huff and puff process and its impacts on oil recovery in tight oil formations. More specifically, the foam half-life was measured as a function of surfactant concentration and followed by the foam drainage ratio and its rheological properties in the subsequent tests. Reservoir simulations were conducted using the lab data and the field data collected from Cardium formation. Sensitivity analyses were finally carried out to investigate the effects of controlling variables on the CO2 foam performance. Experimental results revealed that the optimal surfactant concentration was found to be 0.2%, which is the critical micelle concentration point. Simulation results show that CO2 foam huff and puff can increase the oil recovery by more than 11% compared to that of the primary production. Moreover, sensitivity analyses show that the production time, injection time, and soaking time are the main effecting parameters, while the injection rate and the incremental injection rate are less important.
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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 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».