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Enregistrement W4238338030 · doi:10.2118/2009-051-ea

Optimal Parametric Design for Water- Alternating-Gas (WAG) Process in a CO2 Miscible Flooding Reservoir

2009· article· en· W4238338030 sur OpenAlexafffund
S. Chen, H. Li, Daoyong Yang, P. Tontiwachwuthikul

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2009
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésFlooding (psychology)Parametric statisticsEnvironmental sciencePetroleum engineeringGeologyMathematicsStatisticsPsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In a gas miscible flooding reservoir, injection of gas, such as CO2, is often alternating with water to reduce the mobility contrast between gas and reservoir fluids as well as the degree of viscous fingering. Performance of a water-alternating-gas (WAG) process is largely affected not only by the injection parameters including water-gas ratio, injection rate and cycle period, but also by the production rate and bottomhole pressure (BHP) at the producer. Inappropriate selection of parameters for the WAG process can lead to unstable pressure distribution, early gas breakthrough, and low ultimate oil recovery. Previous studies for achieving the optimum WAG performance are mostly limited to a certain well pattern or a small-scale problem. It is essential to conduct optimal parametric design to optimize the WAG performance for a field-scale problem. In this study, a pragmatic method is developed to efficiently design the production-injection parameters for optimizing the WAG performance in a fieldscale CO2 miscible flooding project. The net present value (NPV) is selected as the objective function, while the controlling variables are chosen to be the injection rates, WAG ratios, cycle periods and BHPs. A hybrid technique which integrates the orthogonal array (OA) and Tabu technique into genetic algorithm (GA) is then developed and employed to determine the optimum WAG production-injection parameters. Sensitivity analysis of the WAG parameters on the objective function is conducted and a field case is finally presented to demonstrate the successful application of the newly developed technique. Introduction Water-alternating-gas (WAG) is a tertiary oil recovery process that has been implemented successfully in a number of oilfields around the world[1]. About 55% of the total oil productions by enhanced oil recovery (EOR) methods in the United States are resulted from gas-injection methods, most of which are WAG processes[2]. As for the WAG process, water and gas, such as CO2, can be injected either simultaneously or alternatively. The water is used to control the mobility of the gas for achieving higher macroscopic sweep efficiency, while gas injection, especially miscible gas injection, provides higher microscopic sweep efficiency. The WAG process also improves the economic benefits by reducing the volume of gas that needs to be injected into the reservoir. The WAG performance is significantly affected by reservoir heterogeneity, rock wettability, fluid properties, miscibility conditions, trapped gas, injection techniques and operational parameters. In a field application, the WAG operational parameters need to be optimized to achieve the maximum net present value (NPV)[3] Despite of the striking growth of the computer memory and speed, optimizing production performance is still expensive, to the point that it may not be feasible to consider all alternative WAG injection schemes. Optimization methodologies need to be developed to obtain the most profitable solution of WAG project management. Among all the optimization techniques, genetic algorithm (GA) has gained great popularity in the petroleum industry. Although GA is regarded as one of the most robust and powerful searching approaches, it suffers greatly from low convergence speed.

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

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Simulation ou modélisationlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Simulation ou modélisationlow
modèles en accordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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 enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,898

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,250 · 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

Étiqueté directement par 2 modèles lisant le dossier complet.

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

Citations4
Publié2009
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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