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Enregistrement W4234765875 · doi:10.2118/2007-144

Heavy Oil Waterflooding: Effects of Flow Rate and Oil Viscosity

2007· article· en· W4234765875 sur OpenAlexafffundabout
A. Mai, Apostolos Kantzas

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPetroleum engineeringViscosityOil viscosityVolumetric flow rateEnvironmental scienceFlow (mathematics)MechanicsGeologyMaterials sciencePhysicsComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many countries in the world contain significant heavy oil deposits. In reservoirs with viscosity over several hundred mPa?s, waterflooding is not expected to be successful due to the extremely high oil viscosity. In many smaller, thinner reservoirs or reservoirs at the conclusion of cold production, however, thermal enhanced oil recovery methods will not be economic. Waterfloods are relatively inexpensive and easy to control; therefore they will still often be employed even in high viscosity heavy oil fields. This paper presents experimental findings of waterflooding in laboratory sand packs for two high viscosity heavy oils: 4650 mPa?s and 11500 mPa?s, at varying water injection rates. The results of this work show that capillary forces, which are often neglected due to the high oil viscosity, are in fact important even in heavy oil systems. At low injection rates, water imbibition can be used to stabilize the waterflood and improve oil recovery. Waterflooding can therefore be a viable non-thermal enhanced oil recovery technology even in fields with very high oil viscosity. Introduction The Canadian deposits of heavy oil and bitumen are some of the largest in the world. Our conventional oil reserves are now steadily declining, while the global energy demand continues to increase, along with a higher uncertainty about foreign oil sources. As a result, the Canadian oil sands will help Canada to remain an important energy source for the world in future generations. Heavy oil is a special class of this unconventional oil that has viscosity ranging from 50 – 50000+ mPa?s. Heavy oil reservoirs are often found in high porosity, high permeability, unconsolidated sand deposits. At reservoir conditions, the oil may contain dissolved solution gas, thus some oil can be initially recovered using the energy from heavy oil solution gas drive. At the end of primary production, a significant fraction of oil still exists for potential secondary recovery. Many of these reservoirs are small and thin or segmented, making them poor candidates for expensive thermal enhanced oil recovery strategies. Waterflooding is often employed at least initially in these heavy oil reservoirs after primary recovery is finished. Water injection can be used to re-pressurize the reservoir and displace oil to producing wells. In these applications, it is very important to understand the forces that are present in the reservoir, and how they can be used to properly design a heavy oil waterflood. This work presents the results for water injection into laboratory sand packs containing gas-free heavy oil of varying viscosity. The responses for different waterfloods are compared in order to understand the mechanisms by which oil can be recovered by water injection. Theory Waterflooding of oil reservoirs is a well-recognized technique for oil recovery after primary production. In conventional oil, waterflooding theory has been well documented1. The inherent assumption in conventional oil waterflooding theory is a similarity in viscosity between oil and water2,3. In heavy oil applications this is not the case, thus even concepts like oil/water relative permeability do not have the same meaning in heavy oil reservoirs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,225 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations15
Publié2007
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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