Advancing PetroChina’s Development Strategies for Low-Permeability Oil Reservoirs
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Based on PetroChina’s status and situation of low-permeability oil reservoir development, this paper analyzes the key common issues in the production capacity construction of new oilfields, the stable production of old oilfields, and enhanced oil recovery, and, in connection with the progress made in major development technologies and the results of major development tests for low-permeability oil reservoirs in recent years, puts forward the technical countermeasures and development directions. For optimizing the development of low-grade reserves, a comprehensive life-cycle development plan is essential, alongside experimenting with gas injection and energy supplementation in new fields. Addressing challenges in reservoir classification, multidisciplinary sweet spot prediction, and displacement–imbibition processes can significantly boost well productivity. In fine water flooding reservoirs, the focus should shift to resolving key technological challenges like dynamic heterogeneity characterization, and functional and nano-intelligent water flooding. For EOR, accelerating the application of carbon capture, utilization, and storage (CCUS) advancements, along with air injection thermal miscible flooding, and middle-phase microemulsion flooding, is crucial. This approach aims to substantially enhance recovery and establish a new model of integrated secondary and tertiary recovery methods.
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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 | 0,001 |
| 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 découle