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Enregistrement W4236430015 · doi:10.2118/2005-088

Acid Gas Sequestration During Tertiary Oil Recovery: Optimal Injection Strategies And Importance of Operational Parameters

2005· article· en· W4236430015 sur OpenAlexafffund
Japan Trivedi, Tayfun Babadagli, Roxane Lavoie, D. Nimchuk

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensApache (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésCitationLibrary scienceOperations researchDownloadComputer scienceWorld Wide WebEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper reports an optimization study for acid gas injection into a fully depleted oil reservoir by numerical modeling. As a special case, the Zama Keg River Z3Z oil pool with one horizontal production well and previous acid gas disposal was considered. Acid gas generation (60–80 % CO2 and 40–20 % H2S) and safe geological disposal, or conversion to elemental sulphur with associated emissions, is an ongoing concern at Apache's Zama Gas Plant operations. The opportunity for a possible enhanced oil recovery application in the Zama field was foreseen given that use of CO2 in combination with H2S (acid gas) is known to reduce the minimum miscibility pressure with reservoir oils relative to using pure CO2 as a miscible agent. Storing H2S with the CO2 in underground reservoirs will double the benefit for the environment in terms of both short (mainly H2S) and long term effects (mainly CO2) to the environment. Ten (10) pinnacles have been selected as potential candidates for a pilot project of acid gas injection (sequestration and EOR). Optimal conditions that maximize the oil recovery and the amount of acid gas sequestered were identified for one of these ten pinnacles - the Zama Keg River Z3Z Pool. Special attention was given to breakthrough times, incremental oil recovery, and CO2/H2S sequestration volumes. After constructing the static reservoir model using the available data with stochastic/geostatistical techniques, history matching was performed. The compositional simulation option of a commercial simulator (ECLIPSE) was used for this purpose. Available PVT data were used and other data needed were generated using correlations. A number of differentinjection scenarios were then tested for the combination of optimum incremental oil recovery and acid gas sequestration. The following parameters were considered in the optimization study:miscibility,gravity override,cyclic injection,injection rate, andinjection and production well constraints (completion). Optimum injection strategies yielding maximum oil recovery and maximum acid gas storage as well as delaying breakthrough time were evaluated for these cases. Introduction The natural gas sweetening process produces sales gas and acid gas (CO2 & H2S) as a waste with a high percentage of CO2 in the Zama field. The catalytic conversion of H2S into element sulfur, commercially called a Clause process, is a good economic process during times of high demand and high prices for sulfur. Reduction in world price of sulfur and the environmental hazard of stockpiling elemental sulfur in large blocks is a cause for concern in the oil and gas industry. Energy producers around the world are focusing on a value-added approach to enhanced oil recovery (EOR) or enhanced gas recovery (EGR) for greenhouse gas (GHG) disposal. [1–4] Different injection strategies for CO2 injection, flue gas injection, and Water Altering Gas (WAG) with CO2 have been studied and implemented for EOR since the 1970s [5–10]. Acid gas was found to be an effective EOR agent since H2S reduces the minimum miscibility pressure (MMP) of CO2. [11–13]. Approximately 2.5 Mt.

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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,620

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 savante0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,239
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 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
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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