Pulse injection to suppress invasion front fingering: a clean technology to improve oil recovery from oilfields
Notice bibliographique
Résumé
During oil and gas field development, the fingering of injected fluid in porous media can significantly reduce its swept volume and oil recovery. Pulse injection is a clean production technology for enhancing oil recovery (EOR). However, there are still serious deficiencies in the research on the mechanism of expanding the swept volume and parameter optimization. In this paper, systematic experiments are conducted using a sizable etching micromodel (5 cm × 3 cm) to investigate the fingering suppression effect and mechanisms of pulse injection. A method for classifying invasion patterns is established based on the morphology and fractal dimension. The single pore-throat force analysis identified the fundamental reason for fingering as the uneven force distribution in different invasion directions of the next pore-throat. The multiple pore-throat invasion characteristic revealed that fingering is primarily presented by layer flow on the wall surface during the imbibition process, whereas the burst mode is observed during the drainage process. Pulse injection can transform viscous fingering into capillary fingering and significantly expand the swept volume within a certain parameter range (amplitude (A) × frequency (F) > 0.25, A is greater than 1.0, and F is about 0.75 for better effects). Pulse injection can generate an instantaneous pressure gradient, promote the invasion front to invade the bilateral pore throats, and expand the swept volume. Pulse injection can transform large cluster remaining oil into cluster (with small volumes), slit, and film remaining oil. The cumulative effect of front deformation at the pore-throat determines the further increase in swept volume caused by the increase in amplitude and frequency. The research content of this paper will provide theoretical and applied research on pulse injection as a clean EOR technology.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».