Does injection sequence matter: A simulation study of chemical enhanced oil recovery processes
Notice bibliographique
Résumé
In this study, CMG STARS was employed to simulate the experimental results conducted by Surtek in the lab, specifically focusing on a linear core flooding using alkaline, surfactant, polymer, and their combinations in different sequences to enhance oil recovery in the Warner Field.To begin with, experimental data, including essential core and reservoir information, oil and chemical properties, injection schemes, chemical adsorption data, interfacial tension (IFT) data, relative permeability data, and oil production data was extracted from the Surtek report.Subsequently, a comprehensive step-by-step procedure detailing the construction of the simulation model in CMG was described.This paper then presented the simulation data, followed by a comparison with the experimental data.The oil cut based on simulation results was plotted as well.It was found that there was improvement in oil cut when the chemicals were applied.It is noteworthy that, to achieve a better match with the experimental data, it was necessary to modify the relative permeability curve and chemical adsorption data.After matching the experimental data, sensitivity analysis was conducted by using the tuned simulation model.Specifically, the order of the ASP injection was modified by placing the ASP slug 3 with a lower polymer concentration ahead of ASP slug 1.A notable decrease in the oil production was found in the early stage but a higher final recovery factor was achieved in this injection strategy.This study reports a successful alignment between the simulation and experimental data.The sensitivity analysis using the predictions of the simulation model suggests the injection sequence is important in the chemical EOR processes.Depending on the priority of a high recovery rate or a high final recovery factor, a certain injection sequence may be selected for practical applications.
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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 | 0,001 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».