Modeling and comparing minimum miscibility pressure using multiple mixing cells for injection of enriched gases with Naphta, LPG, and NGL
Notice bibliographique
Résumé
The increase in oil production from hydrocarbon reservoirs has always been of interest due to the increase in global oil consumption. One of the effective and useful methods for enhancing oil recovery from hydrocarbon reservoirs is gas injection. Injectable gas can be injected into two modes, miscible and immiscible. However, to inject more efficiently, different factors, including Minimum Miscibility Pressure (MMP) in the gas near-miscible injection mode, should be investigated and determined. In order to investigate the minimum miscible pressure, different laboratory and simulation methods have been prepared and developed. This method uses the theory of multiple mixing cells to simulate, calculate and compare the minimum miscible pressure in gas injection enriched with Naptha, LPG, and NGL. Also vaporizing and condensing process is also considered in the simulation. The constructed model is presented with a new algorithm. This modeling has been validated and compared with laboratory results. The results showed that dry gas enriched by Naphta due to having more intermediate compounds at lower pressure (16 MPa) is miscible. In addition, dry gas, due to very light compounds, needs higher pressures (20 MPa) than all enriched gases for miscibility. Therefore, Naptha can be a good option for injecting rich gas into oil reservoirs to enrich gas.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 | 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 ».