Low-Salinity Waterflooding for EOR in Field A of Western Offshore Basin: A Pilot Study Analysis with Laboratory and Simulation Studies—Early Observations
Notice bibliographique
Résumé
Carbonate reservoirs hold vast oil reserves, but their complex properties make traditional enhanced oil recovery (EOR) methods challenging. This study explores the application of low-salinity water flooding (LSWF) as a novel EOR method for India’s largest offshore carbonate oil field. Conventional EOR techniques were deemed unsuitable due to reservoir heterogeneity, pressure decline, high temperature, and the offshore location. Favorable factors for LSWF included successful seawater flooding history, medium-weight crude oil, and existing infrastructure. Following core flooding experiments demonstrating a 6–16% increase in oil recovery, a multi-pronged evaluation process was implemented. Single-well chemical tracer tests (SWCTT) and reservoir simulations confirmed the potential of LSWF. A specific target area was chosen based on reservoir characteristics, production data, and available facilities. Simulations predicted a 1.5% incremental oil recovery using diluted seawater (25% salinity) at 30% pore volume injection. After a positive techno-economic analysis, the first offshore LSWF project in India was completed within 3 years. Initial monitoring results are encouraging. This study highlights the successful journey of LSWF from concept to field deployment in a challenging carbonate reservoir, showcasing its potential for revitalizing such fields. Furthermore, this work provides valuable data relevant to Indian offshore environments, where factors like salinity, mineralogy, and crude oil composition pose unique challenges compared to other LSWF applications. These detailed data fill a critical gap in the existing literature.
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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 | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».