A Field Pilot Test on CO2 Assisted Steam-Flooding in a Steam-flooded Heavy Oil Reservoir in China
Notice bibliographique
Résumé
Abstract It is challenging to enhance heavy oil recovery in the late stages of steam flooding. This challenge is due to the reduced residual oil saturation, the high steam-oil ratio, and the lower profitability. A field test of CO2-assisted steam flooding technology was carried out in the steam-flooded heavy oil reservoir in the J6 block of Xinjiang oil field (China). The field test showed a positive response to the CO2-assisted steam flooding treatment including a gradually increasing heavy oil production, a rise in formation pressure, a decrease in water cut, etc. The production wells in the test area mainly exhibited four types of production dynamics, while some production wells showed production dynamics that were completely different from those during steam flooding. After being flooded by CO2-assisted steam flooding, these wells exhibited a gravity drainage pattern without steam channeling issues, and hence could yield a stable oil production. Meanwhile, emulsified oil, together with CO2-foam, was observed to be produced in the production well, which agreed well with what was observed in the lab-scale tests. The reservoir-simulation-based prediction in the test reservoir shows that the CO2-assisted steam flooding technology can reduce the steam-oil ratio from 12 m3 (CWE)/t to 6 m3 (CWE)/t and yield a final recovery factor of 70%.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».