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Enregistrement W4407824437 · doi:10.1016/s1876-3804(25)60014-0

Oil production characteristics and CO2 storage mechanisms of CO2 flooding in ultra-low permeability sandstone oil reservoirs

2025· article· en· W4407824437 sur OpenAlexaff
Xiliang Liu, Hao Chen, Yang Li, Yangwen ZHU, Haiying Liao, Qingmin ZHAO, Xianmin Zhou

Notice bibliographique

RevuePetroleum Exploration and Development · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Science Foundation of Beijing MunicipalityNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPetroleum engineeringWater floodingOil productionGeologyEnhanced oil recoveryPermeability (electromagnetism)Environmental sciencePetrologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using the ultra-low permeability reservoirs in the L block of the Jiangsu oilfield as an example, a series of experiments, including slim tube displacement experiments of CO 2 -oil system, injection capacity experiments, and high-temperature, high-pressure online nuclear magnetic resonance (NMR) displacement experiments, are conducted to reveal the oil/gas mass transfer pattern and oil production mechanisms during CO 2 flooding in ultra-low permeability reservoirs. The impacts of CO 2 storage pore range and miscibility on oil production and CO 2 storage characteristics during CO 2 flooding are clarified. The CO 2 flooding process is divided into three stages: oil displacement stage by CO 2 , CO 2 breakthrough stage, CO 2 extraction stage. Crude oil expansion and viscosity reduction are the main mechanisms for improving recovery in the CO 2 displacement stage. After CO 2 breakthrough, the extraction of light components from the crude oil further enhances oil recovery. During CO 2 flooding, the contribution of crude oil in large pores to the enhanced recovery exceeds 46%, while crude oil in medium pores serves as a reserve for incremental recovery. After CO 2 breakthrough, a small portion of the crude oil is extracted and carried into nano-scale pores by CO 2 , becoming residual oil that is hard to recover. As the miscibility increases, the CO 2 front moves more stably and sweeps a larger area, leading to increased CO 2 storage range and volume. The CO 2 full-storage stage contributes the most to the overall CO 2 storage volume. In the CO 2 escape stage, the storage mechanism involves partial in-situ storage of crude oil within the initial pore range and the CO 2 carrying crude oil into smaller pores to increase the volume of stored CO 2 . In the CO 2 leakage stage, as crude oil is produced, a significant amount of CO 2 leaks out, causing a sharp decline in the storage efficiency.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,016

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,226
Écart entre enseignants0,214 · 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'étudeObservationnel
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

Citations140
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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