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Enregistrement W4246796378 · doi:10.2118/2006-123

Economic Analysis for Enhanced CO2 Injection and Sequestration Using Horizontal Wells

2006· article· en· W4246796378 sur OpenAlexaff
P. Gui, X. Jia, J.C. Cunha, L.B. Cunha

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCarbon sequestrationEnvironmental scienceChemistryCarbon dioxide

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Carbon dioxide flooding has been recognized widely as one of the most effective enhanced oil recovery processes applicable to light to medium oil reservoirs. Moreover, the injection of CO2 into an oil reservoir is a promising technology for reducing greenhouse emissions while increasing the ultimate recovery of oil. Numerical reservoir simulation is an important and inexpensive tool for designing EOR CO2 projects and predicting optimal operational parameters. In this work, reservoir simulations performed with a compositional simulator were applied to investigate the macroscopic mechanisms of CO2 injection processes. Horizontal injectors were used to increase injectivity. Compared to traditional vertical wells, horizontal wells are more attractive to improve CO2 flooding economics by increasing injection rate, improving areal sweep and increasing CO2 storage. The effects of several important parameters on the performance of the CO2 process were studied to optimize the process. Operational parameters such as the primary production time, the injector pressure and length, injection time as well as production well pressure and different production schemes were investigated to determine the optimal operating conditions for simultaneous objectives of higher recovery and higher CO2 storage. The application of CO2 flooding using horizontal wells can shorten project life, which is critical to its economics. The simulation results served as the basic input parameters for the economic analysis performed. Furthermore, NPV (net present value) results were used to optimize the profitability of the project and to compare the CO2 application using vertical and horizontal wells. The analysis used actual design parameters, including equipment and operating costs similar to the ones associated with current ongoing projects. The evaluation emphasized the importance of reservoir characteristics, optimum design of operation parameters and economical factors in the economic feasibility of CO2 injection projects for enhanced oil recovery and sequestration. Introduction Carbon dioxide flooding process can increase oil recovery by means of swelling, evaporating and lowering oil viscosity. Many injection schemes using CO2 have been applied[1], including CO2 gas injection (continuously), CO2 gas slug followed by water, etc. Currently, atmospheric concentration of CO2 is raising increasingly concerns and different possibilities for CO2 sequestration are being studied, including CO2 storage in abandoned gas and oil fields. This paper studies CO2 flooding process using horizontal wells to simultaneously enhance recovery and increase CO2 storage. Obviously this is an economic and environmental issue which optimization will contribute to reach the two abovementioned objectives. Although usually specific economic, social, and environmental indicators should be studied systemically, this paper mainly focuses on the economic analysis of CO2 flooding and sequestration processes. Economic analysis is especially important in a CO2 flooding project because most of such projects have high investment and operating costs and low profit expectation. This paper studies the application of conventional CO2 miscible flooding process (continuous injection) using horizontal wells. Horizontal wells are become more cost effective with increasing productivity performance and decreasing drilling and completion costs. Comparison is made between schemes using vertica

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 enseignants0,295
Score d'incertitude au seuil0,983

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,255
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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