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Enregistrement W2004851133 · doi:10.2118/140149-ms

Effect of Lithology on the Flow of Chelating Agents in Porous Media during Matrix Acid Treatments

2011· article· en· W2004851133 sur OpenAlexaff
Mohamed Mahmoud, H. A. Nasr‐El‐Din, C. A. De Wolf, A. K. Alex

Notice bibliographique

RevueSPE Production and Operations Symposium · 2011
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensAkzoNobel (Canada)
Organismes subventionnairesAkzoNobel
Mots-clésDolomiteCalciteDissolutionChelationChemistryMagnesiumCarbonateChemical engineeringMineralogyInorganic chemistryOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Chelating agents such as GLDA, EDTA, and HEDTA have been used to stimulate calcite reservoirs as alternatives to HCl. HCl based stimulation fluids are very corrosive at high temperatures and should be loaded with many additives to reduce corrosion problems. In addition, the application of HCl can lead to face dissolution at low flow rates. GLDA chelating agent was used to stimulate calcium carbonate cores up to temperature of 300°F and at low rates without any face dissolution problems. The dissolution of dolomite by chelating agents has not been thoroughly investigated. Preliminary experiments with EDTA at ambient temperature revealed no significant dolomite dissolution. The dissolution mechanism is probably inhibited by the low stability of the magnesium chelate at that temperature. In this study, we will investigate the ability of GLDA (glutamic -N,N- diacetic acid) to stimulate dolomite cores as well as calcite cores. GLDA with different pH (1.7, 3 and 13) was used for this study. Dolomite and Indiana limestone cores with dimensions of 1.5 in. diameter, 6 and 20 in. length were used. The coreflood experiments were run at different flow rates and temperatures to determine the optimum rate at which GLDA solutions can create wormholes in both dolomite and calcite cores. Complete fluid analysis for the coreflood effluent was done to study the reaction of GLDA with both dolomite and calcite cores. GLDA was very effective in stimulating both dolomite and calcite cores at different pH levels over a wide range of temperatures (180, 250 and 300°F). There was no well defined optimum injection rate at which the amount of GLDA needed to create wormholes was minimum, instead a broad range of injection rates was found for which the amount of GLDA needed to breakthrough the core was minimum. Also, GLDA effectively chelated magnesium and calcium from dolomite cores. GLDA was stable up to temperatures of 300°F and the concentration of GLDA after the treatment was the same as that before the treatment, further confirming the thermal stability of GLDA at this temperature.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,238
Écart entre enseignants0,227 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations16
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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