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Enregistrement W4388898253 · doi:10.1016/j.fuel.2023.130387

Methane Huff-n-Puff in Eagle Ford Shale – An Experimental and Modelling Study

2023· article· en· W4388898253 sur OpenAlexafffund
Amin Alinejad, Hassan Dehghanpour

Notice bibliographique

RevueFuel · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaAlberta Innovates
Mots-clésTortuosityOil shaleDiffusionPetroleum engineeringMethaneChemistryVaporizationExtraction (chemistry)ScalingShale oilPhase (matter)Enhanced oil recoveryGaseous diffusionAnalytical Chemistry (journal)Fossil fuelThermodynamicsGeologyChromatographyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,342

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 Opus0,041
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,241 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations17
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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