Polymer Screening Criteria for EOR Application - A Rheological Characterization Approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Polymer flooding has been the most widely used enhanced oil recovery technique in both sandstone and carbonate reservoirs. Ample polymer flooding projects have been conducted with different level of success ever since the technique was introduced 50 years ago. It is a usual practice to select a polymer based on viscosity range, concentration and molecular weight without getting into rheological characterization and its effect on oil recovery. However, in recent times the application of polymer flood has gained critical mechanistic insight with advancement in understanding the role of elasticity on sweep efficiency. Therefore, selecting the type of polymer and understanding how its fluid rheology affects oil recovery are probably among the most critical factors involved in designing a successful polymer flood job. To deal with this, a systematic approach for screening a polymer based on rheological characterization was adapted. Three different polymers, partially hydrolyzed polyacrylamide (HPAM) and Polyoxyethylene (PEO) were first used for fluid rheology study using a cone and plate rheometer and then for oil recovery through a special core holder designed to simulate radial flow through a sand pack – saturated with mineral oil. Effects of various rheological parameters such as; a) Newtonian vs. non-Newtonian rheology (constant shear viscosity vs. shear thinning), b) shear viscosity vs. elasticity, and c) average molecular weight vs. molecular weight distribution (polydispersivity) on oil recovery were investigated. Finally, a parametric characterization study was performed to develop a screening criteria and to correlate oil recovery prediction. The approach could lead to a successful screening process of polymer based on various characteristic parameters such as average molecular weight, polydispersity and Trouton ratio.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».