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Enregistrement W4413250323 · doi:10.1016/j.petsci.2025.07.021

An experimental study of huff-and-puff oil recovery for tight-tuff heavy oil reservoirs by synergistic with viscosity reducer and CO2 utilizing online NMR technology

2025· article· en· W4413250323 sur OpenAlexaff
Hao Chen, Ping Xu, Yuanping Zhu, Jiayi Yu, Mei Zhang, Xianmin Zhou, Mingli Ni, Yi Wu, Xiliang Liu

Notice bibliographique

RevuePetroleum Science · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensPetro-Canada
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaBeijing Municipal Natural Science FoundationNatural Science Foundation of Beijing MunicipalityInnovative Research Group Project of the National Natural Science Foundation of China
Mots-clésReducerPetroleum engineeringViscosityOil viscosityWellboreEngineeringChemical engineeringEnhanced oil recoveryMaterials scienceMechanical engineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The tight-tuff heavy oil reservoir exhibits severe heterogeneity and is characterized by high density, high viscosity, and a high wax content, posing significant challenges for its development. While CO 2 huff-and-puff (H-n-P) enhances oil recovery, these reservoirs struggle with low displacement efficiency. This study proposes a method that combines CO 2 with an oil-soluble viscosity reducer to improve displacement efficiency in the H-n-P process for tight-tuff heavy oil reservoirs. It also focuses on evaluating pore utilization limits and optimizing the injection strategy. Core samples and crude oil from the TH oilfield (a tight-tuff heavy oil reservoir) were used to conduct online NMR core flooding experiments, including depletion development, water, CO 2 , and HDC (CO 2 combined with an oil-soluble viscosity reducer) H-n-P injection processes. A single-porosity model accurately reflecting its geological characteristics was developed using the GEM component simulator within the CMG numerical simulation software to investigate the optimized schemes and the enhanced oil recovery potential for a tight-tuff heavy oil reservoir in the TH oilfield. This model was utilized to evaluate the impact of various injection strategies on oilfield recovery efficiency. The study was designed and implemented with five distinct injection schemes. Results showed that oil was produced primarily from large and medium pores during the depletion stage, while water H-n-P, with CO 2 H-n-P, first targeted macropores, then mesopores, and micropores. The lower pore utilization limit was 0.0267 μm. In the HDC H-n-P process, most oil was recovered from water-flooded pores. Still, HDC's lower injection capacity increased the pore utilization limit to 0.03 μm, making micropore recovery difficult. Experimental and modeling results suggest that the optimal development plan for the TH oilfield is one cycle of HDC H-n-P followed by two cycles of CO 2 H-n-P. This strategy leverages HDC's ability to promote water and oil recovery in the early stage and mass transfer and extraction capacity of CO 2 in later cycles. Additionally, the characteristics of CO 2 and HDC H-n-P processes, pore utilization, and recoverable oil (at the pore scale) were evaluated. The results of this study are crucial for refining the reservoir development plan.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,003

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 savante0,0000,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeExpérimental (laboratoire)
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
Publié2025
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