Recent Developments in the CO2-Cyclic Solvent Injection Process to Improve Oil Recovery from Poorly Cemented Heavy Oil Reservoirs: The Case of Canadian Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
One of the limitations of Cold Heavy Oil Production with Sand (CHOPS) is the low recovery factor (5–15%). To target the remaining 85–95% heavy oil resources, several enhanced oil recovery (EOR) techniques, such as cyclic solvent injection (CSI), have been proposed. Due to its potential success in Canada and elsewhere, this paper reviews the technical and efficiency requirements of CSI EOR in post-CHOPS heavy oil reservoirs. We explain the dominant driving mechanisms of CSI with a focus on the application of CO2 as a solvent. Limitations of current thermal and non-thermal EOR methods were compared to the CSI in thin oil reservoirs. To complete the assessment, several case studies and lessons learned were included based on the latest laboratory experiments, numerical studies, and CSI pilot/field tests. Specific to thin and shallow heavy oil reservoirs with sand production (e.g., CHOPS), the key to recover incremental oil was found to re-energize depleted reservoirs in a cyclic manner with unexpensive solvents (e.g., CO2). Regarding the solvent use, laboratory experiences have not been conclusive about what solvent stream could improve oil recovery. To this end, successful field scale CO2 EOR applications have been reported in several post-CHOPS reservoirs indicating that highly productive wells during primary production might also outperform during a follow up CSI process. Numerical modeling still faces challenges to properly model the main CSI driving mechanisms, including fluid–solvent interaction and the deformation of subsurface reservoirs.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».