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Enregistrement W4297916430 · doi:10.2118/210182-ms

Successful CO2-Foam Field Implementation for Improving Oil Sweep Efficiency in EVGSAU Field at Permian Basin: Expansion Phase

2022· article· en· W4297916430 sur OpenAlexaff
Armin Hassanzadeh, Amit Katiyar, Hosein Kalaei, Doug Pecore, Ephraim Schofield, Quoc P. Nguyen, Corey Gilchrist

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulmonary surfactantPetroleum engineeringEnhanced oil recoveryPhase (matter)Natural gas fieldEnvironmental scienceFossil fuelMaterials scienceChemical engineeringComputer scienceGeologyNatural gasChemistryWaste managementEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A successful CO2-foam technology has operated at the East Vacuum Grayburg San Andres Unit (EVGSAU) since Jan 2018 by ConocoPhillips in cooperation with Dow. In early 2020, scope of the technology was expanded from one pattern to three patterns. The expansion phase was implemented to evaluate scalability of this technology to patterns with diverse conformance issues and productivity inefficiencies. Severe vertical and areal conformance issues were initially identified in these patterns, resulting in early gas breakthroughs and poor oil sweep efficiencies. Due to the outstanding performance of the first phase, the same surfactant with high foaming tendencies, high gas solubility, and low adsorption characteristics was implemented in the new patterns. In contrast to the first foam pattern, gas injectivity was reduced by 20 to 50% after only 2 foam cycles in the new patterns. Based on injection profile logs (IPL), no out-of-zone injection was identified before the surfactant injection for the two new patterns, which can be the reason for such rapid injectivity responses. Similar to the first pattern, deep conformance corrections were confirmed as gas was redirected from highly connected producers to other producers within the new patterns. A lower surfactant dosage was applied to one of the new patterns to optimize chemical consumption, while sustaining the performance. The surfactant concentration was also reduced in the first pattern to study the effect of a lower dosage on a known performing pattern. During the foam implementation, the gas to water ratio (GWR) at the pattern injectors was increased to maintain the patterns at the baseline fluid throughput. This adjustment resulted in more than a 50% reduction in water consumption and a 17% improvement in gas utilization. Overall, a sustainable increase in oil production rate (30 to 40% over the baseline for the last two years) was achieved in the three foam patterns as a result of the foam implementation. This three-pattern CO2-foam field result is an outstanding example of how proper implementation of a novel surfactant in a conventional reservoir with mild-to-severe deep conformance issues can improve oil sweep efficiency. The application of this foam technology has demonstrated the extension of the life of a mature asset like EVGSAU by arresting the historical decline in the oil production rate. Reduction in energy and water consumption per barrel of oil produced, and further CO2 sequestration are other benefits of this technology.

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)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,030

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,283 · 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'étudeObservationnel
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

Citations7
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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