Classification of Flow Pathways for Waterflooding Operations in a Hydrocarbon Reservoir in Terms of Displacement Constraints and Incremental Oil Recovery
Notice bibliographique
Résumé
A robust and pragmatical technique was developed to classify flow pathways during long-term waterflooding operations in a hydrocarbon reservoir. More specifically, pore structure analysis, wettability tests, relative permeability tests, and long-term waterflooding experiments were conducted and integrated. Then, effects of pore-throat structures, displacement rates, crude oil viscosities, and wettability on the oil displacement efficiency across different flow pathways were systematically investigated, allowing us to classify flow pathways into the primary and secondary ones. For the former, pore-throat structure significantly affects the efficiency of displacement: for mouth-bar microfacies, cores with larger pore-throat radii and lower fractal dimensions exhibit superior displacement performance, whereas, for point-bar microfacies, it exhibits greater sensitivity to variations in injection parameters. Increasing the injection rate from 0.2 mL/min to 0.5 mL/min can lead to a 7.31% improvement in oil recovery. Also, high-viscosity crude oil leads to an overall decline in displacement efficiency, with a more pronounced reduction observed in the point-bar microfacies, suggesting that complex pore-throat structures are more sensitive to viscous resistance. For the latter, wettability shows its dominant impact with an increase in oil recovery to 7.12% if the wettability index is increased from 0.17 to 0.21 in the point-bar microfacies.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».