Alkaline-Free Surfactant Polymer Process for Heavy Oil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Chemical EOR methods have become an increasingly attractive option for heavy oil reservoirs where thermal methods (such as SAGD) cannot be applied, like in thin reservoirs. Polymer flooding in heavy oil recently proved to be a viable recovery method. The use of surfactants for heavy oil is reported only in a limited number of cases and mostly in combination with alkali to benefit from the generation of in-situ surfactants. However, operational issues (such as scale or corrosion) associated to the use of alkali as well as negative impacts on project logistics are often reported. Objective of this work is to demonstrate at lab scale the efficiency of alkali-free surfactant/polymer process in the context of heavy oil reservoirs. The present investigation was focused on a Canadian heavy-oil (14°API and 1400 cP) in representative reservoir conditions (high permeability sandstone, temperature of 35°C, low salinity). A dedicated synthetic surfactant formulation was designed using a screening methodology based on a robotic platform. Ultra-low interfacial tensions were evidenced from phase behavior and confirmed by spinning-drop tensiometry. Oil recovery performances of the surfactant formulation were then evaluated in corefloods. Cores at Swi were first polymer flooded until no oil is produced to reach a pseudo-residual oil saturation. A surfactant-polymer formulation was then injected after the polymer flood. Results show that additional oil was produced as a continuous oil bank, corresponding to 90% ROIP. This indicates that the surfactant was able to mobilize most of the residual oil. The results of this exploratory investigation show that alkaline-free surfactant-polymer processes could be applied to heavy oil reservoirs while minimizing operational issues. Complementary work are also be presented on optimization of the process including injection strategy improvement and surfactant dosage reduction.
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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 ».