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Enregistrement W4405102974 · doi:10.2118/214825-pa

Natural Gas Liquid Huff ’n’ Puff in Ultratight Shale Reservoirs: An Experimental and Modeling Study

2024· article· en· W4405102974 sur OpenAlexaff
Amin Alinejad, Javad Behseresht, Hassan Dehghanpour

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringOil shaleSolventTight oilMiscibilityShale oilEnhanced oil recoveryUnconventional oilOil in placeChemistryPhase (matter)PorosityChemical engineeringMaterials scienceGeologyPetroleumOrganic chemistryPolymer

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Solvent huff ’n’ puff (HnP) is becoming a common enhanced oil recovery (EOR) practice in unconventional tight and ultratight reservoirs. For an effective HnP operation, achieving miscibility is essential for promoting solvent transport into the reservoir matrix and subsequent oil production. This is typically achieved by either increasing the injection pressure or enriching the solvent. However, injection pressure is constrained by compressor capacity, formation fracture pressure, and lateral/vertical containment. In this study, we experimentally assess the feasibility of using natural gas liquid (NGL) for HnP in an ultratight Eagle Ford (EF) shale sample, providing insights into extreme solvent enrichment scenarios in an HnP process. We hypothesize that NGL extracts oil from an oil-saturated shale core through a counterdiffusion process, primarily governed by first-contact miscibility (FCM) between NGL and oil. In this study, we explore the impact of solvent injection on the phase envelope of both dead oil and live oil during the HnP process. We present a critical comparison between C1 HnP, representing the lower limit of solvent enrichment, and NGL HnP, representing the upper limit, focusing on their respective oil recovery mechanisms and in-situ solvent-oil interactions. Using a high-pressure and high-temperature (HPHT) visualization apparatus, we investigate the interactions between NGL and oil, as well as their compositional variations, under bulk-phase conditions and in the core during the HnP process. We propose an analytical theory for the transport of NGL and oil into and out of an ultratight porous medium, explaining the experimental oil recoveries observed from the shale core. NGL and oil transport is modeled under a diffusion-dominated scenario, with FCM playing a crucial role in enhancing diffusion. Compositional analysis indicates that, contrary to C1, NGL extracts heavier oil components during the soaking stage. Core visualization demonstrates a gradual color change of NGL from clear to amber during soaking, indicating oil production via counterdiffusion. NGL expands the two-phase envelope of the dead oil, making it more volatile, while suppressing the phase envelope of the live oil. This potentially extends the duration of single-phase oil flow during the depletion stage in a live-oil system and enhances the oil production through diffusion. NGL achieves significantly lower FCM pressure (FCMP) with oil compared with C1, C1/C2 (70/30), C2, and separator gas, explaining its higher diffusion into the oil-saturated core. The analytical model demonstrates that NGL diffuses to the end of the core by the end of soaking. NGL recovers significantly more oil than C1 in the HnP process. Most of the oil is produced during soaking due to counterdiffusion, with solution-gas drive contributing additional recovery at later stages of depletion, though not as markedly as in C1 HnP.

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 enseignants0,154
Score d'incertitude au seuil0,496

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,263 · 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

Citations9
Publié2024
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Résumé présentoui

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