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Enregistrement W2076957565 · doi:10.2118/06-05-02

Application of CO-Foam as a Means of Reducing Carbon Dioxide Mobility

2006· article· en· W2076957565 sur OpenAlexafffund
Faisal Khalil, K. Asghari

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésBrinePulmonary surfactantCarbon dioxidePorous mediumCarbonateEnhanced oil recoveryChemical engineeringMaterials sciencePorosityChemistryComposite materialMetallurgyOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Reducing the mobility of carbon dioxide through co-injection of CO2 and a suitable surfactant solution to form a CO2-foam system is a promising method for improving the oil recovery in carbon dioxide flooding projects. This paper presents the results of a set of experiments on screening and selecting a suitable surfactant for CO2 -foam purposes in a carbonate porous medium, as well as the effect of various parameters on the mobility of the CO2-foam system. Four surfactants were examined and the one that performed best throughout the screening experiments was used in the subsequent flow experiments. The surfactants tested were Surfonic N- 95, Surfonic L24–9, Bio-Terge AS-40, and Chaser CD-1045. The screening criterion selected was the fall in foam height with time at 60 ° C for 0.1 wt% solution of the above mentioned surfactants. Chaser CD-1045 performed best in all screening tests and was used during the flow experiments. Flow experiments were conducted through a porous medium made of crushed carbonate at pressures of 8,270 kPa and 10,336 kPa, and temperatures of 22 ° C and 50 ° C. Mobility of CO2 -brine (simulating the WAG process) and CO2-surfactant systems were compared through a series of experiments. The effect of operating pressure and temperature, brine concentration, and the ratio of the amount of CO2 to total foam (i.e., foam quality) on the mobility of a CO2-foam system were investigated and results are presented. The results indicate that additional oil is recoverable for CO2-foam vs. the co-injection of CO2 and brine simulating the WAG process. Introduction From the pore-scale point of view, dense carbon dioxide is an ideal displacement fluid for many crude oils because it can achieve miscibility with oil through a multi-contact miscibility process under the pressure and temperature conditions of a wide range of reservoirs. However, even when pressure conditions for miscibility are met, this high microscopic sweep efficiency is not often approached in reservoir operations due to the non-uniformity of the flow patterns. Large-scale reservoir heterogeneities, such as fractures or high-permeability streaks, cause early breakthrough of injected carbon dioxide, which will reduce oil recovery efficiency. One effective way of increasing the ultimate oil recovery under CO2 flooding conditions is by reducing the mobility of the injected carbon dioxide. The most common method for achieving this goal is through the injection of slugs of CO2 and water alternatively (i.e., the WAG process). During the WAG process, water reduces the mobility of carbon dioxide; but it also traps oil, increases water flow, and decreases extraction of hydrocarbons from oil by carbon dioxide(1). Another method for reducing the mobility of carbon dioxide is the CO2-foam technique. In this method, a surfactant solution is injected along with carbon dioxide into the reservoir. This combination forms foam in the reservoir, and the presence of foam reduces the mobility of carbon dioxide considerably. However, for any CO2 -foam project, there are challenges that must be met.

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 enseignants0,043
Score d'incertitude au seuil0,975

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,201 · 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

Citations53
Publié2006
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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