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Étude de la récupération du pétrole par injection de vapeur EOR à l'aide de modèles prédictifs

Francese · Tascabile

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Descrizione

Ulteriori informazioni

Les gisements de pétrole lourd (ainsi que les réservoirs de pétrole conventionnel) qui se prêtent à l'injection de vapeur doivent souvent faire l'objet d'un examen préalable afin d'établir un ordre de priorité en raison de contraintes budgétaires, de développement de la main-d'oeuvre et d'obtention d'autorisations. En outre, des études de sensibilité sont souvent menées sur les projets d'injection de vapeur afin de déterminer les effets des différentes stratégies d'exploitation sur les performances du projet et la faisabilité économique. Les prévisions de performance des crues de vapeur requises dans ces études de sélection et de sensibilité peuvent certainement être faites en utilisant un ou plusieurs des modèles analytiques et empiriques disponibles dans la littérature. Les modèles numériques de réservoirs qui simulent le processus d'inondation par la vapeur peuvent également être utilisés pour faire les prévisions requises. Bien que ces modèles analytiques et/ou numériques puissent suffire, ils nécessitent généralement des calculs assez longs et l'utilisation d'un ordinateur. Le présent ouvrage se concentre sur le développement du facteur de récupération de l'injection de vapeur en fonction des paramètres du réservoir. A cette fin, la régression linéaire multiple est utilisée pour étendre une corrélation afin de prédire la récupération du pétrole après une inondation à la vapeur sur la base de données de terrain.

Info autore










Mohammad Madani est titulaire d'une licence et d'une maîtrise en ingénierie des réservoirs de l'université technologique d'Ahwaz Petroleum (Iran). Il a publié plusieurs articles sur la récupération assistée des hydrocarbures, tant du point de vue expérimental que théorique.

Dettagli sul prodotto

Autori Mahdi Abbasi, Peyman Abbasi, Mohammad Madani
Editore Editions Notre Savoir
 
Lingue Francese
Formato Tascabile
Pubblicazione 22.07.2024
 
EAN 9786207856398
ISBN 9786207856398
Pagine 52
Categorie Saggistica > Natura, tecnica > Scienze naturali
Scienze naturali, medicina, informatica, tecnica > Chimica

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