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Enregistrement W4297916568 · doi:10.2118/210117-ms

Effective Conformance Control Strategies in Mature Waterfloods with Comingled Injection

2022· article· en· W4297916568 sur OpenAlexaboutno aff
Benyamin Yadali Jamaloei

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermeability (electromagnetism)PolymerInjectorChromatographyPetroleum engineeringMaterials scienceChemistryChemical engineeringComposite materialMembraneGeologyMechanical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The Sparky/General-Petroleum/Rex/Lloydminster formations are subject to a mature waterflood (1300+ vertical/horizontal wells) in Chauvin, Alberta, where permeabilities and viscosities range from 10 to 200 mD and 40 to 150 cp, respectively, and adverse mobility ratio, injection-induced fracturing, and thief zones trigger water channeling. Conformance polymer-gel squeeze is common for alleviating channeling. With sufficient gel (10-25% of channel volume) selectively placed into water-bearing channels, injected water is effectively redistributed to improve sweep efficiency and pressure support. Selective gel squeeze with diverter entails injecting a diverter slug ahead of self-crosslinking gels to divert gels to high-permeability water-bearing channels, avoiding diversion into lower-permeability and/or oil-bearing pores. Selective gel squeezes are complex, costly, and erode profit margins in mature waterfloods. In simpler-to-execute, more-economical non-selective gel squeezes (without diverters), bullhead gel treatments are ‘designed’ to enter higher-permeability zones. In this work, effective, economical conformance control strategies were developed using non-selective gel squeezes. Hall/Chan/Conformance/Heterogeneity-Index Plots were used to identify candidates (26 injectors supporting 300+ producers) and channel volumes. Gel strength of crosslinked acrylamide-polymer (4000-15000 PPM concentrations) was monitored using Sydansk grading. During the treatment, offsets were monitored for polymer breakthrough using flocculation tests. Any offending producer was shut in until resuming water injection. After treatment, water post-flush displaced the gel, and injector was shut in for 1-4 weeks (longer shut-in for lower polymer concentration) to allow gel to set before resuming water injection. Non-selective bullhead gel with low-to-medium strength, lower treatment rate, and extended water post-flush triggers both near-wellbore diversion and protection against crossflow back into offending thief zones deeper in the reservoir, resulting in 40% costs reduction and up to 50% oil rates improvement with lower treatment volumes (5-10% of channel volume). Sufficient low-to-medium strength gel is required for deeper gel placement in the reservoir. Injecting gel in stages of increasing polymer concentration ensures that lower polymer-concentration gels at the leading edge of the treatment occupy rock furthest from the wellbore where they will not require as much strength to resist lower differential pressure to which they will be exposed. Conversely, higher polymer-concentration gels injected at the end of the treatment occupy rock nearest the wellbore where more strength is required to resist higher differential pressure. Furthermore, injecting gel at lower rates ensures that it remains selective to higher-permeability, more-conductive pores (i.e., water flow paths), minimizing gel diversion into oil-bearing pores. Shut-off candidates exhibit out-of-zone injection to adjacent formation(s) because of crossflow. An extended water post-flush pushes high-strength gel deep in the formation to mitigate crossflow. Economical conformance control protocols were developed to selectively heal high-permeability water-bearing channels in comingled injectors using low-rate, low-volume gel squeezes with low-to-medium strength, eliminating the need for diverters and workover rig.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

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
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,215
Écart entre enseignants0,211 · 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'étudeSans objet
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

Citations2
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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