Air Injection and Waterflood Performance Comparison of Two Adjacent Units in Buffalo Field: Technical Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Buffalo Field covers a large area on the southwestern flank of the Williston Basin, in the northwest corner of South Dakota. In 1987, 8440 acres of the field were divided into two units to initiate improved oil recovery (IOR) operations with two different methods: air injection and waterflooding. After collecting 18 years of production history a comparison has been made between the two projects to determine the relative success of both units. This paper addresses the technical performance of both projects in terms of incremental oil recovery, estimated ultimate recovery and incremental recovery per volumes of fluid injected. Ultimate primary recovery was estimated using conventional decline curve analysis on individual wells. Ultimate recovery was estimated by extrapolation of the current performance of the units assuming the same actual development scheme and operating strategies. Technical advantages and limitations of both IOR methods as applied in this field are also discussed. Throughout the years, the West Buffalo Red River Unit (WBRRU) under air injection has shown a significantly superior performance over its "twin" West Buffalo "B" Red River Unit (WBBRRU) being waterflooded. Quicker production response to injection, higher production rates and higher incremental recovery are some of the advantages shown by air injection as an IOR method in this field. This case study clearly shows the technical viability of air injection as an efficient method of improved oil recovery particularly in deep, high pressure, low permeability reservoirs where water injectivity is limited and other recovery processes become uneconomic. The myth of air injection as a high risk, unsuccessful operation is shown to be invalid; and instead, it proves to be a feasible way to unlock oil accumulations.
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 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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».