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Enregistrement W4293187490 · doi:10.3389/fenrg.2022.877212

Dual Benefits of Enhanced Oil Recovery and CO2 Sequestration: The Impact of CO2 Injection Approach on Oil Recovery

2022· article· en· W4293187490 sur OpenAlexaff
Mir Muhammad Mansoor Alam, Amjed Hassan, Mohamed Mahmoud, Najmudeen Sibaweihi, Shirish Patil

Notice bibliographique

RevueFrontiers in Energy Research · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesKing Fahd University of Petroleum and Minerals
Mots-clésPetroleum engineeringEnhanced oil recoveryInjectorOil in placeResidual oilInjection wellCarbon sequestrationAquiferWater injection (oil production)Environmental scienceCarbon dioxideEnhanced coal bed methane recoveryViscous fingeringOil viscosityWaste managementGeologyViscosityMaterials sciencePetroleumEngineeringGeotechnical engineeringPorous mediumChemistryGroundwaterPorosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Injection of CO 2 to enhance oil recovery is widely used due to its multiple advantages such as mobilizing the oil and sequestration of carbon dioxide. Injection of CO 2 can enhance oil recovery by reducing oil viscosity and improving overall fluid mobility. However, several problems are associated with CO 2 injection such as viscous fingering, gravity override, and CO 2 channeling that results in early gas breakthrough, low sweep efficiency, and low ultimate oil recovery. In this study, dual benefits of CO 2 injection are presented: enhancing oil recovery and sequestering carbon dioxide. In this work, different scenarios of field scale simulation were conducted to evaluate oil recovery during CO 2 injection, and the CMG (Computer Modeling Group) software package was used. Three main scenarios were examined which are CO 2 injection into the reservoir, CO 2 injection into the aquifer, and CO 2 injection into the aquifer followed by waterflooding. Also, three well configurations were utilized—all injectors and producers are drilled vertically, all wells are drilled horizontally, and vertical injectors and horizontal producers are used. Therefore, the oil recovery profiles were examined for nine scenarios over a 20-year period. In all simulated models, CO 2 injection was started at the residual oil saturation (S or ) conditions, to represent the cases of depleted oil reservoirs. The results indicated that the highest oil recovery of 73% of the original oil-in-place (OOIP) can be achieved by injecting CO 2 into the reservoir, utilizing vertical injectors and producers. While injecting CO 2 into aquifers can significantly enhance oil recovery by around 68–70% of the OOIP, using horizontal wells can provide more oil recovery (67.7%) than that using vertical wells (54.8%), in the same conditions. Moreover, around 7,928 tons of carbon dioxide can be sequestered in underground formations, on average. Finally, CO 2 injection outperformed the conventional waterflooding, where 68 and 12% of the OOIP were obtained, respectively. Overall, injection of CO 2 into the depleted reservoir can provide dual benefits of CO 2 sequestration and improved oil recovery. CO 2 can be injected into the water zone resulting in a slow release of CO 2 which will reduce the fluid viscosity, enhance oil recovery, and reduce the greenhouse effect.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,269 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations42
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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