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Enregistrement W4252235653 · doi:10.2118/06-02-03

Field-Scale Compositional Simulation of a CO2 Flood in the Fractured Midale Field

2006· article· en· W4252235653 sur OpenAlexaff
Shauket Malik, S. Chugh, R. A. McKishnie, P. J. Griffith, R. G. Lavoie

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensApache (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringWaxPour pointEnvironmental scienceOil fieldOil sandsOil productionEnhanced oil recoveryPermeability (electromagnetism)AquiferPorosityGeologyWell stimulationMaterials scienceGeotechnical engineeringPetroleumReservoir engineeringChemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A stimulation test using electric heating was conducted on a single oil production well in the Schoonebeek reservoir in The Netherlands during 1989 and 1990. The performance of the test and its interpretation is described. The Bentheim reservoir sands are 31 m thick with a porosity of 0.3 and a permeability in the range 0.2 - 4 µm2; the oil has an in-situ viscosity at 160 mPa.s and is waxy with a cloud point very close to the reservoir temperature of 40 °C. The reservoir pressure of about 7000 kPa is supported by a strong edge aquifer. The objective of the test was to stimulate oil production with heat and, particularly, to melt wax that was suspected to be present either near the wellbore or uniformly throughout the reservoir. Prior to stimulation the oil production rate was 13 m3/d at a water cut of 35%. As the surface power dissipated was increased above 60 kW, the oil production rate increased abruptly to 30 m3/d with a bottomhole temperature in the range 54 to 60 °C; at higher power levels no further increase of production rate was observed. Analytical methods proved very useful for understanding the electric healing process, particularly for tracing the electric current flow path in the reservoir and for modelling the heat distribution and production response. Numerical simulations of the well's performance showed that the observed abrupt increase of oil production rate was compatible with the melting 01 wax at 60 °C and partial removal of a skin (of approximately 27) but not of a wax deposited uniformly throughout the reservoir. Introduction Though electrical heating has been used to stimulate well productivity al various times over the last 25 years, it is not widely applied. A lest of the stimulation method was recently completed on Well SCH-280 in the RW2-E area of the Schoonebeek oil reservoir of The Netherlands (see Figs. 1 and 2) by the Nederlandse Aardolle Maatschappij B. V. (NAM). In this paper we describe the properties of the Schoonebeek reservoirand the characteristics of Well SCH-280 and review the objectives, test programme and actual performance of the electric heating stimulation (EHS) test. In several respects, the information required to interpret the test unambiguously was not available. To circumvent these limitations, methods were developed for inferring the electric current flow path and heat distribution in the reservoir, Using both analytical and numerical simulation methods, a broadly consistent interpretation of the test was developed and this is described herein. FIELD PERFORMANCE OF OTHER ELECTRIC HEATING TESTS Over the last 25 years there have been a number of reports in the literature of planned or executed field tests of the electric heating process, mostly based on the ohmic dissipation of electric energy in the formation. Electrothermic Co., for example, stimulated four wells of the Little Tom field in South Texas. The reservoir there contains 8 - 12 °API gravity oil with a high pour point [1,2].

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,042
Score d'incertitude au seuil0,083

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,220 · 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'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

Citations5
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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