Comparative investigation of water and gas flooding in tight oil reservoirs: a pore-scale perspective
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT: Tight oil reservoirs present significant challenges for efficient hydrocarbon recovery due to their low permeability and strong capillary effects. This study investigates the pore-scale difference of gas and water flooding by employing both capillary bundle and Lattice Boltzmann modeling. The results reveal that the relative efficiency of gas and water flooding is strongly dependent on pore scale, heterogeneity, and injection pressure. In homogeneous porous media, gas flooding outperforms water flooding at low to moderate pressures due to higher mobility and lower capillary resistance. At moderate to high injection pressures, water flooding gradually improves as capillary barriers weaken, leading to a transition in the optimal displacement strategy. The threshold pressure for optimal flooding significantly decreases with increasing pore size. In heterogeneous porous media, preferential flow paths intensify gas channeling, which weakens performance of gas flooding by causing inefficient displacement and early breakthrough. This further lowers the threshold pressure for water flooding, reinforcing its superiority in highly heterogeneous systems. LBM simulations further demonstrate that pore connectivity plays a crucial role in determining recovery efficiency, a factor not captured by traditional capillary bundle models. These findings highlight the importance of considering pore-scale heterogeneity and injection pressure constraints in enhanced oil recovery (EOR) applications.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 ».