MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W1979582799 · doi:10.2523/iptc-17675-ms

Improving Gas Relative Permeability in Tight Gas Formations by Using Microemulsions

2014· article· en· W1979582799 sur OpenAlexaff
Ameneh Rostami, D. T. Nguyen, H. A. Nasr El Din

Notice bibliographique

RevueInternational Petroleum Technology Conference · 2014
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensNalco (Canada)
Organismes subventionnairesCrisman Institute for Petroleum Research, Texas A and M UniversityTexas A and M University
Mots-clésMicroemulsionPetroleum engineeringRelative permeabilitySurface tensionPulmonary surfactantPermeability (electromagnetism)Capillary pressureCapillary actionAdsorptionTight gasChemical engineeringFracturing fluidChemistryHydraulic fracturingEnhanced oil recoveryMaterials scienceGeologyComposite materialPorous mediumThermodynamicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract One of the challenges in slickwater fracturing of tight sand gas reservoirs is post-treatment fluid recovery. More than 60% of the injected fluid remains in the critical near wellbore area and has a significant negative impact on the relative permeability to gas and well productivity. The trapped water could be due to capillary forces around the vicinity of the fractured formation. For strongly water-wet tight gas reservoirs, capillary forces promote the retention of injected fluids in pore spaces. Commonly available surfactants are added to slickwater to reduce surface tension between the treating fluids and gas. The problem with surfactants is that upon exposure to the formation, they adsorb on the surface of the rock. The addition of microemulsion to the fracturing fluid can result in lowering the pressure needed to displace injected fluids and/or condensate from low permeability core samples. This alteration of the fracturing fluid effectively lowers the capillary forces in low permeability reservoirs. This will result in removal of water and condensate blocks, the mitigation of phase trapping, and therefore an increase in permeability to gas. This paper examines the effectiveness of microemulsions in the improvement of fracturing fluid recovery. Coreflood runs using 20 in. Bandera sandstone cores with residual condensate and water showed that the percentage of permeability regained due to treatment with microemulsion solutions was up to 150% depending on type of microemulsion. An environment-friendly microemulsion formulated with a blend of a novel anionic surfactant, nonionic surfactant, short chain alcohol and water showed very good results in lowering interfacial tension between water and oil, when compared with competitive technologies. The performance of this microemulsion was excellent in high salinity fluid as well as low salinity fluid. It was excellent for solubilizing liquid condensates which can be found in wet gas wells. Contact angle of 63.45 degrees makes this microemulsion an optimal solution for cleanup of the near wellbore area. The resulting capillary pressure for a frac fluid treated with 0.25 wt% of this chemical in 2 wt% KCl is nearly 300 times lower than untreated fluid and 30 times lower than a fluid treated with competitive technologies. Introduction Condensate-banking has become an important source of damage and reducing the well productivity. The effective permeability to gas reduces dramatically as a result of accumulated condensate near the wellbore and subsequently decreases the productivity of the well. In gas reservoirs, the use of water-based fluid creates fluid retention problems and becomes more pronounced, as the combination introduces an additional phase to the reservoir, including an additional reduction in the effective permeability to the gas phase (Franco et al. 2013). Large quantities of fluid that has been trapped in the near wellbore area in the reservoir and in the case of fracturing, the fluid that have been trapped in the area surrounding the fracture and within the fracture itself, have detrimental effects on the relative permeability, the effective flow area, and effective fracture length, and impairs well productivity (Penny et al. 2005).

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,422
Score d'incertitude au seuil0,662

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations3
Publié2014
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueInternational Petroleum Technology ConferenceMême sujetHydraulic Fracturing and Reservoir AnalysisTravaux en français237 207