Experimental and Modeling Study of CO2 EOR and CO2 Storage in Heavy Oil Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study focuses on unveiling the interaction between injected CO2 and heavy oil through adequate phase behavior analyses. Moreover, the potential of CO2 EOR and CO2 storage were evaluated through injection scheme optimization and sensitivity analysis. Experimentally, the PVT experiments including CO2/heavy oil systems have been carried out to measure oil swelling, solubility, viscosity reduction, and density variation. The MMP of the heavy oil-CO2 mixture has been determined to provide the reference pressure for core displacements. CO2 injection experiments were conducted to examine the performance of CO2 enhanced recovery under different pressure. Different injection schemes were experimentally simulated including water flood, injection water followed by CO2 flooding, and injection water followed by CO2-WAG (water alternating CO2 flooding). Based on these studies, the sensitivity analysis was run on the validated model to examine the effects of different parameters including gas injection rate, CO2 slug size, and CO2-WAG cycle number on the heavy oil recovery and CO2 storage efficiency. As the saturation pressure of the heavy oil-CO2 mixture increases, the solubility of CO2 in heavy oil, the swelling, and the viscosity reduction increase at reservoir temperature (60°C). Although CO2 displacement efficiency and CO2 storage efficiency increase with increasing injection pressure, the increase in these two factors become significantly slower as pressure exceeds the MMP (30 MPa). Injection water followed by CO2-WAG increased oil recovery more than water flood or injection water followed by CO2 flooding. Only considering the influence of single factor conditions, the higher the injection CO2 rate, CO2 slug size, or WAG cycles number, the higher the cumulative oil production. However, based on comprehensive consideration of oil displacement rate, CO2 storage efficiency, CO2 cumulative storage, and cumulative WOR (water-oil ratio), reasonable injection CO2 rate, CO2 slug size, and WAG cycles number were finally optimized and screened out as 30,000 m3/day, 0.5 PV, and 5, respectively. The outcomes of this work provide valuable information for designing a suitable CO2 flooding strategy in heavy oil reservoir engineering applications. It also could bring significant economic and environmental benefits by improving oil recovery and reducing CO2 emissions.
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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 | 0,000 | 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 ».