MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2056108737 · doi:10.2118/05-05-03

Pore-Scale Visualization of Foamed Gel Propagation and Trapping in a Pore Network Micromodel

2005· article· en· W2056108737 sur OpenAlexafffund
Laura Romero‐Zerón, Apostolos Kantzas

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicromodelPorous mediumMaterials sciencePorosityVolume (thermodynamics)Enhanced oil recoveryPetroleum engineeringComposite materialChemical engineeringGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper describes an experimental study carried out using a transparent etched glass micromodel to investigate the complex fl ow of foamed gel in porous media at pore level. Foamed gels can be used as mobility control or blocking agents to minimize excessive gas or water production in oil reservoirs. Although the use of foamed gels as an enhanced oil recovery process has been studied for some time, the mechanisms of foamed gel flow and trapping in porous media are not so clear. In this work, the influence of foamed gel microstructure on its propagation in porous media and the effect of the configuration of gas bubbles and liquid phase (gel) inside the micromodel on blockage effectiveness were evaluated through visual observation in a transparent etched glass micromodel. The experimental observations demonstrate that foamed gel presents better characteristics for fluid profile modification and therefore superior fluid diversion capability than conventional aqueous foams. Micromodel visualization and videotaped data of foamed gel propagation through the etched glass micromodel indicated efficient residual oil mobilization. Image and statistical analysis showed that foam bubbles are reshaped during propagation through porous media. The final configuration of trapped foamed gel bubble and liquid phase (gel) inside the pore space indicated an important role in the effectiveness of fluid flow restriction. Introduction Foams have been applied broadly as mobility control and blocking agents in oil and gas reservoirs. Conventional aqueous foam is a surfactant-stabilized dispersion of a relatively large volume of gas in a small volume of a liquid. In porous media, foam is generated when a liquid containing a foaming agent is mixed with either an externally injected or an in situ gas(1), with the gas occupying typically 50 % to 99 % of the total volume. Foam mobility measured in porous media is many orders of magnitude smaller than that of the constituent gas(2). This mobility reduction is achieved primarily because the gas phase is dispersed into bubbles, which are generally about the size of the pore channels(2). Additionally, fl owing lamellae encounter significant drag because of the presence of pore walls and constrictions(3). This performance makes foams suitable for three potential applications:mobility control, improving the displacement efficiency of gas drive processes;mobility control and flow impediment, improving the sweep efficiency of other fluid injection processes; and,partial or total pore blockage, restricting the flow of undesired fluids and plugging of high permeable oil "thief" zones(4). Performance of foam that is already capable of strong mobility control may be further improved by the addition of suitable polymer or gelant(5). Incorporating polymers into a foaming solution affects foam properties primarily by increasing the liquid phase viscosity, which enhances foam stability minimizing gas bubble coalescence by decreasing the rate of drainage and reducing the rate of interbubble gas diffusion(6, 7). The stability and performance of polymer-thickened foams can be additionally enhanced by crosslinking the polymer in the aqueous phase of the foam. A foamed gel is created by means similar to those used for aqueous foam generation.

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,354
Score d'incertitude au seuil0,967

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,197
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations15
Publié2005
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Canadian Petroleum TechnologyMême sujetEnhanced Oil Recovery TechniquesTravaux en français237 207