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Enregistrement W4379523638 · doi:10.2118/213157-ms

Estimating Relative Permeabilities Through Experimental and Numerical Approaches for a Steam-Flue Gas Hybrid Process

2023· article· en· W4379523638 sur OpenAlexaff
R. Pérez, Hugo García, J. Modaresghazani, S. A. Mehta, R.G. Moore, M.G. Ursenbach, D. Gutiérrez, Belenitza Sequera-Dalton, Hernan Rodríguez, Eduardo Manrique

Notice bibliographique

RevueSPE Latin American and Caribbean Petroleum Engineering Conference · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensAlberta EnergyUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFlue gasRelative permeabilityPetroleum engineeringPermeability (electromagnetism)Steam injectionEnvironmental scienceResidual oilReservoir simulationMechanicsMaterials scienceChemistryGeologyWaste managementGeotechnical engineeringEngineeringPorosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A relative permeability study was undertaken to evaluate the impact on fluid movement and fluid saturations during a steam-flue gas hybrid process to improve oil recovery and energy efficiency. Two-phase water/oil and gas/liquid relative permeability curves were obtained for modeling the recovery of a Colombian heavy oil reservoir with steam-flue gas hybrid processes at the laboratory and eventually field scale. Apparatus setup, experimental and numerical modeling procedures and results are presented. A customized experimental setup was designed and successfully operated to conduct coreflood tests at reservoir pressure and temperatures up to 280°C. Relative permeabilities were determined using the unsteady state method, where fluids are injected in a specified sequence. Two series of isothermal core-flooding experiments were conducted with the injection of oil, water, steam, and in one sequence, flue gas at different temperatures. One series was performed while increasing temperatures from 40°C to 260°C and another while increasing to 270°C and then decreasing to 40°C. The experiments were history matched to derive water/oil and gas/liquid relative permeability curves. Experimental results, including core temperatures, injection and production pressures and fluids, along with estimated residual core saturations from material balances after each core flood, are presented. The core flood experiments were numerically modeled while honoring core properties, fluid injection volume history, production pressures, and core temperatures. Parameters from relative permeability correlations were obtained after successfully history matching the cumulative production of oil, water, and gas (where applicable) of each core flood sequence and temperature. A single set of relative permeability curves for each system, water/oil, steam/liquid, and flue gas/liquid, could adequately model most of the core flooding experiments performed at different temperatures, especially those conducted while the core temperature was increased. Although hysteresis due to saturation history was not observed, temperature history exhibited a hysteretic effect. Higher residual oil saturations to waterfloods at 240°C and 40°C were obtained in tests performed under decreasing temperatures from 270°C compared to the ones obtained while increasing temperatures from 40°C. The two series of coreflood experiments yielded similar residual oil saturations to steamflood. Water/oil and steam/liquid relative permeability curves were consistent for those tests performed while increasing temperature. This study presents a representative methodology to obtain water/oil relative permeability curves for heavy oil and, more importantly, for steam/liquid and flue gas/liquid systems. These curves are key for the reliable modeling of heavy oil recovery with hybrid steam-flue gas processes, which in turn, allow for energy efficiency estimations and identification of opportunities to reduce the carbon footprint of thermal methods that rely on steam, via partial sequestration of flue gas into the porous media.

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)0,001
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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,247
Écart entre enseignants0,226 · 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

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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