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Enregistrement W4234196705 · doi:10.2118/2006-196

Effects of Foamy Oil and Geomechanics on Cold Production

2006· article· en· W4234196705 sur OpenAlexaff
Rui Wan, Y. Liu

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCitationGeomechanicsLibrary scienceComputer scienceProduction (economics)EngineeringEconomicsGeotechnical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Foamy oil flow is known to give unexpectedly high recovery rates in heavy oil reservoirs, and has been subject to extensive experimental study in the lab. Once gas exsolution is initiated, the generated tiny gas bubbles are dispersed along with heavy oil flow, thereby providing driving force for oil production. Superimposed onto foamy oil flow are other mechanisms such as the failure of the solid skeleton and concomitant sand production. This paper investigates the intertwined effects of failure, sand production and foamy oil flow on the oil recovery process using a finite element based numerical model developed by the authors. The effects of material failure and foamy oil flow and sand production are studied in a perforated oilwell undergoing cold production (non-thermal recovery process). In particular, reference is made to geomechanical issues such as shear dilation and strain localization. It is found that sand production is a result of two distinct mechanisms: one which involves the material dilating in shear mode under deviatoric stresses, and another one which involves an increase in porosity of the solid matrix under hydrodynamic and erosion actions with foamy oil flow. Some interesting results are presented in which wormhole formation and propagation are captured without any numerical difficulty or instability, due to a proper formulation and discretization of the governing equations. Introduction The idea of using a non-thermal process for the primary recovery of oil when the viscosity and permeability are less than 10, 000 cp and 5 Darcy respectively has matured over the past several years. This process coined as "cold production", or more elaborately Cold Heavy Oil Production with Sand (CHOPS), has been tried in unconsolidated or weakly consolidated sands as a non-thermal stimulation process in which both sand and oil are produced together in order to enhance oil recovery. The oil production process is also typified by the formation of a socalled foam (Maini, 1996)[1] as a result of gas exsolution and dispersion of tiny gas bubbles with limited growth in size. The intrigue is that the resulting foamy oil flow seems to greatly enhance oil production rates with high primary recovery factors, despite of the high oil viscosity. There have been many explanations put forward for interpreting such a phenomenon, namely: sand production, retardation of reservoir pressure decline, low GOR's (Gas to Oil Ratio), enhancement of absolute permeability, and high critical gas saturation. This paper looks into some of the above-mentioned issues by exploring numerically the inter-relationship between sand production, sand failure and foamy oil flow during the enhancement of oil production in a non-thermal process such as CHOPS. The Model The first author has written a series of papers on the topic of sand production modelling[2,3,4] in conjunction with geomechanical issues, and recently foamy-oil flow[5,6,7,8] with the second author. These form the basis and frame of reference for the modelling effort reported in this paper. The avid reader seeking for details of formulation and computer implementation is thus directed to the above-mentioned references.

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 candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,282
Score d'incertitude au seuil0,989

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)0,0000,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,180
Écart entre enseignants0,175 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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