Mechanistic analysis of flow functions in tertiary enriched gas injection following secondary lean gas injection
Notice bibliographique
Résumé
Significant amounts of residual oil can remain trapped after primary and secondary recovery stages, which can be effectively recovered using tertiary gas injection processes. While tertiary gas injection in water-swept reservoirs has been widely studied, the characterization of tertiary enriched gas injection following secondary lean gas injection remains underexplored. One critical challenge is the lack of gas-oil relative permeability and capillary pressure functions specific to this process, which play a key role in controlling multiphase flow behavior and oil mobilization. To address this gap, a series of coreflood experiments was performed by injecting lean gas followed by enriched gas into a low-permeability carbonate core. The CMG/GEM compositional simulator, coupled with the Design Exploration Controlled Evolution (DECE) history-matching algorithm, was used to match experimental data, including oil recovery, cumulative gas production, and pressure drop. Relative permeability and capillary pressure curves for tertiary enriched gas injection were derived from these simulations. Results showed the ultimate oil recovery increased by 12%. Analysis of ternary diagrams and produced fluid composition indicated that residual oil was mobilized primarily through a combined vaporizing-condensing mechanism. This study demonstrates the potential of tertiary enriched gas injection as an effective recovery strategy for reservoirs subjected to prior lean gas flooding.
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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 | 0,000 |
| 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 ».