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Enregistrement W1975353578 · doi:10.2118/134248-pa

Experimental and Numerical Study of Improving Heavy Oil Recovery by Alkaline Flooding in Sandpacks

2010· article· en· W1975353578 sur OpenAlexafffundabout
J. Wang, Mingzhe Dong, Mohamed Arhuoma

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of ReginaUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEmulsionEnhanced oil recoveryPetroleum engineeringOil fieldPorous mediumSteam injectionAdsorptionSurface tensionEnvironmental scienceMultiphase flowMaterials scienceChemical engineeringPorosityChemistryGeologyEngineeringComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Chemical flooding has great potential for enhancing heavy oil recovery, especially for reservoirs where thermal methods are not feasible. It has been shown that the formation of emulsions during chemical flooding can effectively improve sweep efficiency and, consequently, increase heavy oil recovery. The mechanism of flow of oil-in-water (O/W) emulsion in porous media has been extensively studied and simulated using the filtration theory. Few studies have been done for the modelling of water-in-oil (W/O) emulsion flow in heavy oil reservoirs. This study experimentally investigated the effective viscosity of W/O emulsion in porous media. Alkaline flooding tests were performed in channelled sandpacks to demonstrate the effectiveness of sweep efficiency improvement by the in-situ produced W/O emulsions. High tertiary oil recoveries were obtained for all these tests. The alkaline flooding process was simulated by including the observed flow behaviour of extra resistance to water phase flow caused by the formation of W/O emulsions, as well as the adsorption of chemicals, interfacial tension reduction, and in-situ generation of W/O emulsions. These laboratory results and the developed simulation technique are proposed as an improvement to the simulation and design of the field-scale projects of chemical flooding for heavy oil recovery. Introduction Many heavy oil reservoirs in Western Canada are not suitable for steam injection techniques due to thin pay thickness. Both field and laboratory results demonstrate that waterflooding of heavy oil reservoirs can only achieve a very low oil recovery. The main causes for the poor sweep efficiency of waterflooding for these heavy oil reservoirs are very adverse mobility ratio, natural area and vertical reservoir heterogeneity and heterogeneity induced by primary production(1,2). Therefore, improving mobility ratio and blocking water flow through channels are essential for improving heavy oil recovery. The in-situ formation of emulsions during alkaline flooding has been recognized as one of the efficient methods to improve sweep efficiency for heavy oil recovery(3,4,5). The effectiveness of alkaline flooding for acidic crudes was recognized as early as in the 1920s(6). Jennings et al.(3) proposed the mechanism of emulsification and entrapment for alkaline flooding. They carried out caustic flooding tests using a heavy oil. Their results showed that the in-situ produced O/W emulsions tended to plug water fingering and channels, resulting in improved sweep efficiency. Johnson(7) summarized possible mechanisms of alkaline flooding to improve oil recovery: dispersion and entrainment, wettability reversal, and emulsification and entrapment. The formation of W/O emulsions was also observed as a mechanism of improving oil recovery(8,9).

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,029
Score d'incertitude au seuil0,990

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,212
Écart entre enseignants0,207 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations39
Publié2010
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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