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Enregistrement W4399269664 · doi:10.2118/0624-0080-jpt

Sensitivity Analysis of CO2 Minimum Miscibility Pressure Optimizes Gas-Injection EOR

2024· article· en· W4399269664 sur OpenAlexaboutno aff
Chris Carpenter

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueAtmospheric and Environmental Gas Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMiscibilitySensitivity (control systems)Petroleum engineeringEnhanced oil recoveryMaterials scienceGeologyEngineeringPolymerComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

_ This article, written by JPT Technology Editor Chris Carpenter, contains highlights of paper SPE 216683, “Large-Scale, High-Throughput Sensitivity Analysis of CO2 Minimum Miscibility Pressure To Optimize Gas-Injection EOR Processes,” by Ali Abedini, SPE, ZhenBang Qi, SPE, and Thomas de Haas, SPE, Interface Fluidics, et al. The paper has not been peer reviewed. _ Performance of CO2 injection relies on accurate CO2 minimum miscibility pressure (MMP) and miscibility data at reservoir conditions. A slim tube is the most-reliable tool to measure MMP under different miscibility mechanisms; however, it is very time- and capital-intensive, making it impossible to provide high-throughput data to assess the effect of other gases. Rising-bubble apparatus and vanishing-interfacial-tension techniques are cheaper and easier to run, but these methods are unable to capture different miscibility mechanisms fully. In the case study presented in the complete paper, the authors present a highly efficient microfluidic platform to measure, in a faster and easier manner, high-quality MMP data of CO2 with various impurities significantly. Introduction Conducting miscibility tests at high pressure or high temperature with live oil samples and real gas mixtures requires a platform capable of handling complex fluid systems at reservoir conditions. An advanced microfluidic system was used to perform a large set of miscibility/MMP tests to investigate the role of different impurities on the MMP of pure CO2 with an oil sample from a depleted reservoir in Alberta. The results reported demonstrate the capabilities of the new microfluidic approach to provide fast and accurate high-volume miscibility and MMP data for a wide range of gas compositions unobtainable by conventional methods. Microfluidic Platform, Testing Samples, and Experimental Procedure The portable microfluidic platform integrates fluid-control, microfluidic, and imaging systems, enabling performance of a series of miscibility and MMP measurements (Fig. 1a). The platform is equipped with three high-pressure pumps to control gas injection, oil injection, and backpressure. The gas sample, oil sample, and effluent are stored in sample bottles heated with a heating jacket and connected to the pumps. The valves and tubing are placed in a valve box that heats up internally. The manifold is the holder for the microfluidic chip and consists of bottom and top pieces that sandwich the chip. The bottom of the manifold is controlled by a hydraulic pump. The time-lapse imaging is performed using a microscope equipped with a high-resolution camera. Fig. 1b shows the microfluidic chip and the porous media design. The serpentine porous media, with a total length of 57 cm, contains circular pillars to promote multiple contacts in the system. Table 1 of the complete paper contains the list of the gases used in this study. The composition of the recycled gas includes approximately 86% CO2, approximately 7.7% methane, and other impurities. To validate the accuracy of the microfluidic MMP, the data were compared with the MMP data obtained with the slim tube. The measurements were conducted with pure CO2 and a mix of CO2 with recycled gas. While the tests were not performed at exactly the same conditions and in the same time frame, the results showed that the microfluidic MMP data were in good agreement with those of the slim-tube tests.​​​​

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,032

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,216
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2024
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