RU2014133716A - Способ получения характеристик углеводородных пласт-коллекторов - Google Patents

Способ получения характеристик углеводородных пласт-коллекторов Download PDF

Info

Publication number
RU2014133716A
RU2014133716A RU2014133716A RU2014133716A RU2014133716A RU 2014133716 A RU2014133716 A RU 2014133716A RU 2014133716 A RU2014133716 A RU 2014133716A RU 2014133716 A RU2014133716 A RU 2014133716A RU 2014133716 A RU2014133716 A RU 2014133716A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
viscosity
fluid
model
mixture
reservoir
Prior art date
Application number
RU2014133716A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2613214C2 (ru
Inventor
Юсян ЦЗО
Оливер К. МАЛЛИНС
Франсуа Ксавье ДЮБО
Косан АЙАН
Ваэл АБДАЛЛАХ
Эндрю Э. ПОМЕРАНТЦ
Динань ЧЖАН
Original Assignee
Шлюмбергер Текнолоджи Б.В.
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Шлюмбергер Текнолоджи Б.В. filed Critical Шлюмбергер Текнолоджи Б.В.
Publication of RU2014133716A publication Critical patent/RU2014133716A/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2613214C2 publication Critical patent/RU2613214C2/ru

Links

Classifications

    • EFIXED CONSTRUCTIONS
    • E21EARTH DRILLING; MINING
    • E21BEARTH DRILLING, e.g. DEEP DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
    • E21B49/00Testing the nature of borehole walls; Formation testing; Methods or apparatus for obtaining samples of soil or well fluids, specially adapted to earth drilling or wells
    • E21B49/08Obtaining fluid samples or testing fluids, in boreholes or wells
    • E21B49/087Well testing, e.g. testing for reservoir productivity or formation parameters
    • E21B49/088Well testing, e.g. testing for reservoir productivity or formation parameters combined with sampling
    • EFIXED CONSTRUCTIONS
    • E21EARTH DRILLING; MINING
    • E21BEARTH DRILLING, e.g. DEEP DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
    • E21B49/00Testing the nature of borehole walls; Formation testing; Methods or apparatus for obtaining samples of soil or well fluids, specially adapted to earth drilling or wells
    • E21B49/08Obtaining fluid samples or testing fluids, in boreholes or wells
    • EFIXED CONSTRUCTIONS
    • E21EARTH DRILLING; MINING
    • E21BEARTH DRILLING, e.g. DEEP DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
    • E21B49/00Testing the nature of borehole walls; Formation testing; Methods or apparatus for obtaining samples of soil or well fluids, specially adapted to earth drilling or wells
    • EFIXED CONSTRUCTIONS
    • E21EARTH DRILLING; MINING
    • E21BEARTH DRILLING, e.g. DEEP DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
    • E21B49/00Testing the nature of borehole walls; Formation testing; Methods or apparatus for obtaining samples of soil or well fluids, specially adapted to earth drilling or wells
    • E21B49/02Testing the nature of borehole walls; Formation testing; Methods or apparatus for obtaining samples of soil or well fluids, specially adapted to earth drilling or wells by mechanically taking samples of the soil
    • EFIXED CONSTRUCTIONS
    • E21EARTH DRILLING; MINING
    • E21BEARTH DRILLING, e.g. DEEP DRILLING; OBTAINING OIL, GAS, WATER, SOLUBLE OR MELTABLE MATERIALS OR A SLURRY OF MINERALS FROM WELLS
    • E21B49/00Testing the nature of borehole walls; Formation testing; Methods or apparatus for obtaining samples of soil or well fluids, specially adapted to earth drilling or wells
    • E21B49/08Obtaining fluid samples or testing fluids, in boreholes or wells
    • E21B49/087Well testing, e.g. testing for reservoir productivity or formation parameters
    • E21B49/0875Well testing, e.g. testing for reservoir productivity or formation parameters determining specific fluid parameters

Abstract

1. Способ получения характеристик нефтяного флюида в пласт-коллекторе, пересекающего по меньшей мере одну скважину, включающий(a) получение для по меньшей мере одного местоположения в по меньшей мере одной скважине одного образца флюида;(b) выполнение флюидного анализа образца(ов) флюида, полученного на этапе (а), для измерения свойств образца(ов) флюида(ов), причем свойства включают содержание асфальтенов;(c) использование по меньшей мере одной модели, которая прогнозирует содержание асфальтенов как функцию местоположения в пласт-коллекторе;(d) сравнение прогнозированной концентрации асфальтенов, полученной на этапе (c), с соответствующей концентрацией, измеренной флюидным анализом на этапе (b), для соответствующего местоположения в скважине для идентификации соответствия асфальтенов из образца(ов) флюида конкретному типу асфальтенов;(e) в случае, если асфальтены в образце(ах) флюида соответствуют конкретному типу асфальтенов, используют модель вязкости для получения вязкости пластовых флюидов как функции местоположения пласт-коллектора, при этом вязкостная модель допускает градиенты вязкости пластовых флюидов как функции глубины.2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что конкретные типы асфальтенов представляют или включают асфальтеновые кластеры.3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что вязкость пластового флюида, полученная на этапе (e), поставляется в симулятор пласт-коллектора для имитационного анализа продуктивности пласт-коллектора.4. Способ по п. 3, отличающийся тем, что вязкостная модель на этапе (e) или ее часть поставляется в симулятор пласт-коллектора.5. Способ по п. 1, дополнительно включающий настройку вязкостной модели на этапе (e) на основе в

Claims (28)

1. Способ получения характеристик нефтяного флюида в пласт-коллекторе, пересекающего по меньшей мере одну скважину, включающий
(a) получение для по меньшей мере одного местоположения в по меньшей мере одной скважине одного образца флюида;
(b) выполнение флюидного анализа образца(ов) флюида, полученного на этапе (а), для измерения свойств образца(ов) флюида(ов), причем свойства включают содержание асфальтенов;
(c) использование по меньшей мере одной модели, которая прогнозирует содержание асфальтенов как функцию местоположения в пласт-коллекторе;
(d) сравнение прогнозированной концентрации асфальтенов, полученной на этапе (c), с соответствующей концентрацией, измеренной флюидным анализом на этапе (b), для соответствующего местоположения в скважине для идентификации соответствия асфальтенов из образца(ов) флюида конкретному типу асфальтенов;
(e) в случае, если асфальтены в образце(ах) флюида соответствуют конкретному типу асфальтенов, используют модель вязкости для получения вязкости пластовых флюидов как функции местоположения пласт-коллектора, при этом вязкостная модель допускает градиенты вязкости пластовых флюидов как функции глубины.
2. Способ по п. 1, отличающийся тем, что конкретные типы асфальтенов представляют или включают асфальтеновые кластеры.
3. Способ по п. 1, отличающийся тем, что вязкость пластового флюида, полученная на этапе (e), поставляется в симулятор пласт-коллектора для имитационного анализа продуктивности пласт-коллектора.
4. Способ по п. 3, отличающийся тем, что вязкостная модель на этапе (e) или ее часть поставляется в симулятор пласт-коллектора.
5. Способ по п. 1, дополнительно включающий настройку вязкостной модели на этапе (e) на основе вязкости образца флюида, измеренной флюидным анализом.
6. Способ по п. 1, отличающийся тем, что вязкостная модель на этапе (e) включает в себя принципиальную модель состояния вязкости, при этом принципиальная модель состояния вязкости моделирует вязкость в смеси (подвижной тяжелой нефти), основываясь на соответствующей теории состояний, для прогнозирования вязкости смеси как функции температуры, давления, состава смеси, псевдокритических свойств смеси и вязкости контрольного вещества, оцениваемой при соответствующих давлении и температуре.
7. Способ по п. 6, отличающийся тем, что принципиальная модель состояния вязкости имеет следующую форму
μ m ( P , T ) = ( T c m T c o ) 1 6 ( P c m P c o ) 2 3 ( M W m M W o ) 1 2 ( a m a o ) μ 0 ( P o , T o )
Figure 00000001
,
где μm(P, T) - вязкость смеси (свежей тяжелой нефти);
μ0(Po, To) - вязкость контрольного флюида при контрольной температуре и контрольном давлении;
Tcm - критическая температура смеси (подвижной тяжелой нефти);
Tco - критическая температура контрольного флюида;
Pcm - критическое давление смеси (подвижной тяжелой нефти);
Pco - критическое давление контрольного флюида;
MWm - молекулярная масса смеси (подвижной тяжелой нефти); и
MWo - молекулярная масса контрольного флюида;
αm - параметр смеси (подвижной тяжелой нефти); и
α0 - параметр контрольного флюида.
8. Способ по п. 7, отличающийся тем, что по меньшей мере одно псевдокритическое свойство смеси обрабатывается как изменяемый параметр вязкостной модели, настроенной с помощью процесса настройки, при этом процесс настройки использует вязкость образца флюида, измеренного с помощью флюидного анализа.
9. Способ по п. 7, отличающийся тем, что вязкостная модель основана на параметре, представляющем молекулярную массу смеси, при этом данный параметр принимает значение в диапазоне менее чем 60000 г/моль.
10. Способ по п. 9, отличающийся тем, что параметр, представляющий молекулярную массу смеси, принимает значение между 1500 и 3000 г/моль.
11. Способ по п. 1, отличающийся тем, что по меньшей мере одна модель на этапе (c) содержит модель уравнения состояния, прогнозирующего свойства состава и флюидные свойства на разных участках в пласт-коллекторе, основанную на флюидных свойствах, измеренных на этапе (b).
12. Способ по п. 11, отличающийся тем, что по меньшей мере одна модель на этапе (c) также содержит модель растворимости, характеризующую относительное содержание набора высокомолекулярных компонентов как функцию глубины по сравнению с относительной растворимостью, плотностью и молярным объемом высокомолекулярных компонентов из набора на разных глубинах, при этом набор высокомолекулярных компонентов содержит асфальтеновые компоненты, а свойства состава и флюидные свойства, спрогнозированные с помощью модели уравнения состояния, используются для ввода в модель растворимости.
13. Способ по п. 12, отличающийся тем, что модель растворимости обрабатывает пластовый флюид как смесь из двух частей, представляющих собой растворенную часть и растворитель, и при этом растворенная часть содержит набор высокомолекулярных компонентов.
14. Способ по п. 13, отличающийся тем, что высокомолекулярные компоненты растворенной части определены типом класса и выбраны из группы, содержащей смолы, асфальтеновые наноагрегаты и асфальтеновые кластеры.
15. Способ по п. 1, отличающийся тем, что по меньшей мере одна модель на этапе (c) содержит модель уравнения состояния, содержащую концентрацию, молекулярные массы и конкретные плотности для набора псевдокомпонентов пластового флюида, при этом такие псевдокомпоненты содержат тяжелый псевдокомпонент, представляющий неасфальтеновую жидкую фракцию пластового флюида, второй псевдокомпонент - дистиллят, представляющий неасфальтеновую жидкую фракцию пластового флюида, и третий легкий псевдокомпонент, представляющий газы пластового флюида.
16. Способ по п. 1, отличающийся тем, что вязкостная модель расширена для принятия во внимание влияния СГН, давления и температуры на вязкость.
17. Способ по п. 1, отличающийся тем, что флюидный анализ на этапе (b) выполняется скважинным инструментом флюидного анализа.
18. Способ по п. 1, отличающийся тем, что флюидный анализ на этапе (b) выполняется в лабораторных условиях.
19. Способ получения характеристик нефтяного флюида в пласт-коллекторе, пересекаемого по меньшей мере одной скважиной, включающий:
(a) определение концентрации набора компонентов нефтяного флюида как функции глубины в пласт-коллекторе, при этом набор компонентов содержит по меньшей мере один асфальтеновый компонент, и определение, соотносится ли по меньшей мере один асфальтеновый компонент нефтяного флюида с конкретным асфальтеновым типом;
(b) в случае, если по меньшей мере один асфальтеновый компонент нефтяного флюида соотносится с конкретным асфальтеновым типом, используют вязкостную модель для получения вязкости нефтяного флюида как функции местоположения в пласт-коллекторе, при этом вязкостная модель допускает градиенты вязкости нефтяных флюидов как функции глубины.
20. Способ по п. 19, отличающийся тем, что конкретный асфальтеновый тип представляет собой или содержит асфальтеновые кластеры.
21. Способ по п. 19, отличающийся тем, что вязкость нефтяного флюида, полученная на этапе (b), поставляется в симулятор пласт-коллектора для симуляционного анализа продуктивности пласт-коллектора.
22. Способ по п. 21, отличающийся тем, что вязкостная модель на этапе (b) или ее часть поставляется в симулятор пласт-коллектора для симуляционного анализа продуктивности пласт-коллектора.
23. Способ по п. 19, дополнительно включающий настройку вязкостной модели на этапе (b), основанную на вязкости образца флюида, измеренной флюидным анализом.
24. Способ по п. 19, отличающийся тем, что вязкостная модель на этапе (b) содержит принципиальную модель состояния вязкости, моделирующую вязкость смеси (свежей тяжелой нефти), основываясь на соответствующей теории состояния, для прогнозирования вязкости смеси как функции температуры, давления, состава смеси, псевдокритических свойств смеси и вязкости контрольной субстанции, оцениваемой при контрольных давлении и температуре.
25. Способ по п. 24, отличающийся тем, что принципиальная модель состояния вязкости имеет форму
μ m ( P , T ) = ( T c m T c o ) 1 6 ( P c m P c o ) 2 3 ( M W m M W o ) 1 2 ( a m a o ) μ 0 ( P o , T o )
Figure 00000002
,
где μm(P, T) - вязкость смеси (подвижной тяжелой нефти);
μ0(Po, To) - вязкость контрольного флюида при контрольной температуре и контрольном давлении;
Tcm - критическая температура смеси (подвижной тяжелой нефти);
Tco - критическая температура контрольного флюида;
Pcm - критическое давление смеси (подвижной тяжелой нефти);
Pco - критическое давление контрольного флюида;
MWm - молекулярная масса смеси (подвижной тяжелой нефти);
MWo - молекулярная масса контрольного флюида;
αm - параметр смеси (подвижной тяжелой нефти) и
α0 - параметр контрольного флюида.
26. Способ по п. 25, отличающийся тем, что по меньшей мере одно псевдокритическое свойство смеси обрабатывается как изменяемый параметр вязкостной модели, настраиваемой с помощью процесса настройки, использующего вязкость флюидного образца, измеренную с помощью флюидного анализа.
27. Способ по п. 25, отличающийся тем, что вязкостная модель основана на параметре, представляющем молекулярную массу смеси, заданном в диапазоне менее чем 60000 г/моль.
28. Способ по п. 25, отличающийся тем, что параметр, представляющий молекулярную массу смеси, задают в диапазоне между 1500 и 3000 г/моль.
RU2014133716A 2012-01-18 2013-01-17 Способ получения характеристик углеводородных пласт-коллекторов RU2613214C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US201261587846P 2012-01-18 2012-01-18
US61/587,846 2012-01-18
PCT/US2013/021882 WO2013109716A1 (en) 2012-01-18 2013-01-17 Method for characterization of hydrocarbon reservoirs

Publications (2)

Publication Number Publication Date
RU2014133716A true RU2014133716A (ru) 2016-03-10
RU2613214C2 RU2613214C2 (ru) 2017-03-15

Family

ID=48799641

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2014133716A RU2613214C2 (ru) 2012-01-18 2013-01-17 Способ получения характеристик углеводородных пласт-коллекторов

Country Status (7)

Country Link
US (1) US11280191B2 (ru)
EP (1) EP2805013A4 (ru)
BR (1) BR112014017618B1 (ru)
CA (1) CA2860860A1 (ru)
MX (1) MX2014008714A (ru)
RU (1) RU2613214C2 (ru)
WO (1) WO2013109716A1 (ru)

Families Citing this family (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104285034B (zh) 2012-06-08 2017-10-24 普拉德研究及开发股份有限公司 对油气储层中的储层连通性的评估
EP3025026A1 (en) * 2013-11-06 2016-06-01 Halliburton Energy Services, Inc. Downhole systems for detecting a property of a fluid
US10794890B2 (en) * 2013-12-19 2020-10-06 Schlumberger Technology Corporation Method of obtaining asphaltene content of crude oils
US10830041B2 (en) * 2014-09-03 2020-11-10 Landmark Graphics Corporation Locally lumped equation of state fluid characterization in reservoir simulation
BR112017004177A2 (pt) * 2014-10-30 2017-12-12 Halliburton Energy Services Inc sistema de pacote de sensor de fundo de poço, e, métodos para determinar densidade e viscosidade de um fluido de formação e para detectar uma ou mais propriedades de um fluido de fundo de poço.
US11177021B2 (en) 2015-04-27 2021-11-16 Texas Tech University System Apparatus and computerized method for predicting asphaltene precipitation based on aggregation thermodynamics
US10746017B2 (en) 2015-05-29 2020-08-18 Schlumberger Technology Corporation Reservoir fluid geodynamic system and method for reservoir characterization and modeling
US10416349B2 (en) * 2015-09-15 2019-09-17 Conocophillips Company Phase predictions using geochemical data
US11188689B2 (en) * 2016-06-29 2021-11-30 Schlumberger Technology Corporation Asphaltene phase instability analysis in gas charges into oil reservoirs
JP6725112B6 (ja) * 2016-07-29 2020-08-19 国立研究開発法人産業技術総合研究所 多成分系溶液の性状推定方法、装置、及びプログラム
BR112021006591A2 (pt) * 2018-12-04 2021-07-27 Halliburton Energy Services, Inc. sistema para determinar um nível de contaminação de um fluido de formação causado por um fluido de perfuração, método para determinar um nível de contaminação de um fluido de formação causado por um fluido de perfuração e um ou mais meios legíveis por máquina não transitórios
US20230026355A1 (en) * 2021-07-15 2023-01-26 Saudi Arabian Oil Company Estimating molecular weight of hydrocarbons
US11939866B2 (en) * 2022-07-06 2024-03-26 Halliburton Energy Services, Inc. Property mapping by analogy

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US4994671A (en) 1987-12-23 1991-02-19 Schlumberger Technology Corporation Apparatus and method for analyzing the composition of formation fluids
AU2003304163A1 (en) * 2002-08-21 2005-01-21 Shell Oil Company Method for measuring fluid chemistry in drilling and production operations
US6859033B2 (en) * 2002-08-28 2005-02-22 Schlumberger Technology Corporation Method for magnetic resonance fluid characterization
US7081615B2 (en) 2002-12-03 2006-07-25 Schlumberger Technology Corporation Methods and apparatus for the downhole characterization of formation fluids
US7526953B2 (en) 2002-12-03 2009-05-05 Schlumberger Technology Corporation Methods and apparatus for the downhole characterization of formation fluids
US7809538B2 (en) * 2006-01-13 2010-10-05 Halliburton Energy Services, Inc. Real time monitoring and control of thermal recovery operations for heavy oil reservoirs
US20080040086A1 (en) * 2006-08-09 2008-02-14 Schlumberger Technology Corporation Facilitating oilfield development with downhole fluid analysis
CA2672487C (en) * 2006-12-13 2013-12-31 Stephen Richard Larter Preconditioning an oilfield reservoir
US7822554B2 (en) 2008-01-24 2010-10-26 Schlumberger Technology Corporation Methods and apparatus for analysis of downhole compositional gradients and applications thereof
US7920970B2 (en) * 2008-01-24 2011-04-05 Schlumberger Technology Corporation Methods and apparatus for characterization of petroleum fluid and applications thereof
US7996154B2 (en) * 2008-03-27 2011-08-09 Schlumberger Technology Corporation Methods and apparatus for analysis of downhole asphaltene gradients and applications thereof
WO2009138911A2 (en) 2008-05-13 2009-11-19 Schlumberger Canada Limited Methods and apparatus for characterization of petroleum fluids contaminated with drilling mud
US8825408B2 (en) * 2008-06-13 2014-09-02 Schlumberger Technology Corporation Using models for equilibrium distributions of asphaltenes in the prescence of GOR gradients to determine sampling procedures
WO2011007268A1 (en) 2009-07-13 2011-01-20 Schlumberger Canada Limited Methods for characterization of petroleum fluid and application thereof
MX2012002894A (es) 2009-09-11 2012-04-02 Schlumberger Technology Bv Metodos y aparato para la caracterizacion de los fluidos del petroleo empleado analisis de los componentes de alto peso molecular.
US8271248B2 (en) * 2010-04-01 2012-09-18 Schlumberger Technology Corporation Methods and apparatus for characterization of petroleum fluids and applications thereof
US9255475B2 (en) 2010-05-07 2016-02-09 Schlumberger Technology Corporation Methods for characterizing asphaltene instability in reservoir fluids
US9322268B2 (en) 2010-09-28 2016-04-26 Schlumberger Technology Corporation Methods for reservoir evaluation employing non-equilibrium compositional gradients
CN103282915A (zh) * 2010-12-30 2013-09-04 埃克森美孚上游研究公司 用于地下储层模拟的系统和方法
US10534871B2 (en) 2011-03-09 2020-01-14 Schlumberger Technology Corporation Method and systems for reservoir modeling, evaluation and simulation

Also Published As

Publication number Publication date
BR112014017618B1 (pt) 2021-03-30
BR112014017618A2 (ru) 2017-06-20
RU2613214C2 (ru) 2017-03-15
US20150006084A1 (en) 2015-01-01
BR112014017618A8 (pt) 2017-07-11
US11280191B2 (en) 2022-03-22
EP2805013A1 (en) 2014-11-26
CA2860860A1 (en) 2013-07-25
EP2805013A4 (en) 2016-07-13
MX2014008714A (es) 2014-08-21
WO2013109716A1 (en) 2013-07-25

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2014133716A (ru) Способ получения характеристик углеводородных пласт-коллекторов
Soltanian et al. Dissolution trapping of carbon dioxide in heterogeneous aquifers
RU2395685C1 (ru) Способы и устройство для анализа скважинных асфальтеновых градиентов и их применение
Tang et al. Experimental study on the density-driven carbon dioxide convective diffusion in formation water at reservoir conditions
Zhang et al. Upscaling Laboratory Result of Surfactant-Assisted Spontaneous Imbibition to the Field Scale through Scaling Group Analysis, Numerical Simulation, and Discrete Fracture Network Model
Thanh et al. Knowledge-based machine learning techniques for accurate prediction of CO2 storage performance in underground saline aquifers
RU2010135336A (ru) Способы и устройство для анализа градиентов состава на забое скважины и их применение
Moortgat et al. Fickian diffusion in discrete-fractured media from chemical potential gradients and comparison to experiment
CN106932324A (zh) 一种确定高含水砂岩油藏储层渗透率变化规律的方法
Al-Wahaibi First-contact-miscible and multicontact-miscible gas injection within a channeling heterogeneity system
Safaei et al. Mini review of miscible condition evaluation and experimental methods of gas miscible injection in conventional and fractured reservoirs
Yang et al. Effects of fracture characteristics on spontaneous imbibition in a tight reservoir
Alpak et al. Compositional modeling of oil-based mud-filtrate cleanup during wireline formation tester sampling
Song et al. N2 and CO2 huff-n-puff for enhanced tight oil recovery: An experimental study using nuclear magnetic resonance
Yang et al. Regional assessment of CO2–solubility trapping potential: A case study of the coastal and offshore Texas Miocene Interval
Farrokhrouz et al. Exact analytical solutions of countercurrent imbibition with both capillary and gravity effects
Zhao et al. Control of generalized capillary number on immiscible displacement path: NMR online and network simulation of fluid displacement mechanism
Rezk et al. Uncertainty effect of CO2 molecular diffusion on oil recovery and gas storage in underground formations
Aghabarari et al. Prediction of oil recovery in naturally fractured reservoirs subjected to reinfiltration during gravity drainage using a new scaling equation
Moortgat et al. A new approach to compositional modeling of CO2 injection in fractured media compared to experimental data
Shahriar et al. Effect of Formation Heterogeneity on CO2 Dissolution in Subsurface Porous Media
Romero Yanes et al. Measurement of fluid phase equilibria for high gas ratio mixtures of carbon dioxide, methane, and brazilian presalt crude oil
Shafiei et al. Mathematical model for steamflooding naturally fractured carbonate reservoirs
Zendehboudi Investigation of gravity drainage in fractured porous media
Jung Application of History Matching Quality Index with Moving Linear Regression Analysis