Methane Huff-n-Puff in Eagle Ford Shale – An Experimental and Modelling Study
Notice bibliographique
Résumé
Injection pressure, soaking duration, and depletion strategy are crucial operational parameters for a successful gas Huff-n-Puff (HnP) pilot. There is limited experimental data on efficiency of natural gas (C 1 ) HnP, particularly in the Eagle Ford Formation. This study aims to optimize this technique using an organic shale sample from this formation. We use a state-of-the-art visualization cell for real-time monitoring of gas-oil interactions under 1) bulk-phase and 2) core HnP conditions to investigate synergy between these two experiments. We consider two injection pressures of 22.55 and 36 MPa with soaking durations of 200 and 480 h to assess their impact on gas diffusion in oil. We develop a mathematical scaling technique that incorporates HnP field data to select appropriate depletion strategies for lab-scale experiments. We adopt a hybrid depletion strategy consisting of fast and slow depletions. We estimate bulk-phase and apparent diffusion coefficients of C 1 in oil and quantify the tortuosity of the shale sample. Compositional analysis reveals key oil-recovery mechanisms, including solution-gas drive, oil swelling, and oil vaporization. Longer soaking intervals result in more gas diffusion into the core under both pressure conditions, with higher injection pressure leading to more diffused gas. Bulk-phase and apparent diffusion coefficients are on the order of 10 -8 and 10 -10 m 2 /s, respectively, with an average tortuosity of 1.66. Both coefficients decrease by increasing pressure due to suppressed gas mobility. Compositional data reveals the extraction of C 5 to C 9 oil components through the oil vaporization mechanism, with minimal pressure impact on the composition of extracted oil. Following a single-cycle C 1 HnP, ultimate oil recovery factors range from 27.9 to 46.1 % of the initial oil-in-place, with recovery increasing with higher pressure and longer soaking durations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».