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Enregistrement W2030421510 · doi:10.2118/06-01-tn1

Evaluation of Oil Recovery Performances of Surfactants Using Organic Conception Diagrams

2006· article· en· W2030421510 sur OpenAlexafffund
T. Babadaglli, Yaman Boluk

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésImbibitionPulmonary surfactantSurface tensionCapillary actionPetroleum engineeringChemistryChemical engineeringBrineEnhanced oil recoveryMaterials scienceGeologyOrganic chemistryComposite materialThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Capillary imbibition experiments conducted on sandstone, chalk, and limestone samples using different oils (crude and processed with different viscosities) and different surfactant solutions were evaluated for surfactant screening. In this evaluation, IFT, surfactant type, and concentration were considered. In addition to these, a new technique has been adopted to facilitate the surfactant screening process. This technique is based on assigning inorganic and organic property values and plotting Organic Conception Diagrams (OCD) for surfactants. OCD defines the property of a compound in terms of physical chemistry in such a way that the property that depends to a large extent on Van der Waals force is called "organic" and the one that depends greatly on electric affinity is called "inorganic." By using the OCD, hydrophilic and lipophilic characters of surfactants have been established to evaluate their potential to minimize oil/water interfacial tension. Introduction Using surfactant solutions as a displacement fluid to recover matrix oil in naturally fractured reservoirs (NFR) has gained a great deal of attention in recent years. Capillary imbibition recovery can be enhanced by the addition of surfactant into water to reduce the IFT(1). Typically an increase in the ultimate recovery with lowered IFT was observed for sandstones(2, 3). The imbibition rate also changes with reduced IFT . Due to the less water-wet character of carbonates, in many cases, very low imbibition recovery was obtained with brine(4). Reduction of IFT by the addition of surfactant yielded a significant increase in recovery due to enhanced capillary imbibition and additional contribution due to gravity effect(3–4). More attention was devoted to chalky carbonates as they are found to be more responsive to low-IFT capillary imbibition recovery compared to the dolomitic carbonates(5–7). It was observed that the response to the surfactant capillary imbibition recovery could be very different depending on the rock type and fluid properties even if the same surfactant type and concentration are used. For example, sandstones yielded initially faster recovery with high IFT solution (typically brine with no surfactant addition) but ultimate recovery becomes higher with decreasing IFT(1, 4). Carbonates, however, behaved in a different manner. It was previously reported that both the recovery rate and ultimate recovery increased with decreasing IFT for dolomitic limestone(3,4). Experiments on chalk samples showed that the type of surfactant plays a critical role on the ultimate recovery as well as the recovery rate(7–9). In this paper, we present an analysis to correlate the capillary (spontaneous) imbibition recovery performance of surfactant solutions to surfactant, rock, and fluid properties. We also introduced a newly adopted technique known as Organic Conception Diagrams (OCD). Experiments In this study, experimental results obtained from different Studies(3, 4, 7, 9–12) were used. In addition, seven experiments were conducted on chalk samples using 17 cp oil at 20 °C. Four different surfactants were selected as a representative of non-ionic, anionic, and cationic types. Spontaneous imbibition experiments were conducted on 100% oil saturated cylindrical rock samples with all sides open to flow.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,225
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations1
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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