在石油开采领域，大数据与算法的应用正在逐渐崭露头角，尤其是在提高采油效率和优化采油策略方面。本文着重探讨了苏丹帕洛格油田（Palogue Oilfield）使用二氧化碳（CO2）注入进行采油的实验和数值模拟研究。
实验研究表明，CO2驱油过程主要为不混相驱动。这意味着CO2与原油并未完全混合，而是形成两个相对独立的流体相，通过界面作用推动原油向前移动。这种驱动方式在保持原油品质的同时，可以有效地提高采收率。
对CO2连续驱动、CO2泡驱以及水交替气体（WAG）注入进行了对比实验。结果显示，CO2连续驱动具有较好的效果，而CO2泡驱和WAG方法则优于连续驱动，其中WAG方法最为优越。WAG方法是通过交替注入CO2和水，利用水来改善CO2在地层中的分布，从而更有效地驱油。
再者，微观模型实验揭示了在地层压力下，随着压力的增加，CO2溶解度增强，原油粘度降低，流体性质得到改善，这有助于进一步提高采油量。因此，调整注入压力是优化采油策略的关键因素之一。
此外，通过室内CO2脉冲注入（huff-n-puff）实验，考察了注入量、浸泡周期和井底压力等因素对采油效果的影响。实验得出，井底压力起着决定性作用，而浸泡周期具有一定的限制效应。存在最佳的注入量，一次降压和前三周期的脉冲注入效果较好。
通过数值模拟，深入研究了将CO2作为驱油介质的机理和可行性，以及影响CO2脉冲注入法的各种因素。这些模拟结果为油田实际操作提供了有力的参数参考，有助于制定更为科学的采油策略。
大数据分析和算法在苏丹帕洛格油田的CO2注入采油研究中起到了关键作用，不仅有助于理解驱油机制，还为优化采油工艺和提高采收率提供了实验证据和理论支持。随着技术的进步，未来大数据和算法将在石油工程领域发挥更大的作用，实现更加高效、环保的采油模式。
