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Enregistrement W1999814743 · doi:10.2118/80271-ms

Identification of Mechanisms and Parameters of Formation Damage Associated with Chemical Flooding

2003· article· en· W1999814743 sur OpenAlexaff
Omar Patino, Faruk Civan, Subhash Shah, D. R. Zornes, Eugene A. Spinler

Notice bibliographique

RevueInternational Symposium on Oilfield Chemistry · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensConocoPhillips (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPermeability (electromagnetism)DissolutionGeologyPetroleum engineeringGeotechnical engineeringMineralogyMaterials scienceEnvironmental scienceChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents a practical methodology and its verification for determination of the mechanisms and parameters of chemically induced formation damage. It is based on interpretation of laboratory core flood tests by diagnostic straight-line plotting schemes. Laboratory tests were conducted to measure the permeability impairment and effluent conditions as a function of time by flooding sandstone and limestone outcrop rock samples with various alkaline solutions (NaOH, KOH, NaSiO4) and alcohol (ethanol) as might be used for improved oil recovery. The single-phase permeability variation data were plotted according to prescribed diagnostic straight-line plotting schemes proposed by Wojtanowicz et al. and Civan. Plots that result in satisfactory straight-line trends reveal the predominate mechanisms of the formation damage. Further, the values of the parameters of the governing formation damage processes are determined from the intercept and slope of the straight-lines. Higher pH solutions were observed to have caused greater reductions in rock permeability. Civan's model better described the permeability variation due to scale dissolution and precipitation processes. The Wojtanowicz et al. model identified the formation damage mechanisms as pore surface deposition and sweeping. Different rock damage conditions were observed for the initial and the later test periods, indicating that more than one formation damage mechanism was involved. The analysis of the same experimental data reveals that a numerical model such as UTCHEM will require significantly more information to perform a similar analysis of the laboratory flood results. However, the diagnostic equations provide a practical and rapid means for the determination of the formation damage mechanisms. The methodology developed in this paper can be used for rapid detection and quantification of the formation damage mechanisms from core tests. The technique can be useful in the design of alkaline-surfactant-polymer (ASP) and/or micellar flooding chemical systems for field applications.

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 enseignants0,026
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations5
Publié2003
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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