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Enregistrement W2077846616 · doi:10.2118/2003-142

Interactions of Alkaline Solutions With Oil- Brine-Rock Systems in ASP Flood Processes

2003· article· en· W2077846616 sur OpenAlexafffund
W. Wang, Yongan Gu

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2003
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesPetroleum Technology Research Centre
Mots-clésCitationBrineChemistryComputer scienceChemical engineeringLibrary scienceEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Alkali plays a unique role in the alkaline/surfactant/ polymer (ASP) flood processes. It has been well recognized that the injected alkali can generate the surfactants in situ by reacting with the organic acids in the crude oil. Such generated surfactants will reduce the interfacial tension (IFT) and mobilize the residual oil in a reservoir. On the other hand, the reservoir rock surface will become more negatively charged at higher hydroxyl ion concentrations. These ions adsorbed onto the rock surface not only deter the adsorption of anionic chemicals, such as anionic surfactants and polymers, but also alter its wettability. In this paper, an experimental study is conducted on the interactions of alkaline solutions with oil-brine-rock systems in ASP flood processes. First, the total alkaline loss is determined by measuring the alkaline concentration change. Physically, alkaline loss is caused by the pair interactions of alkalioil, alkali-brine, and alkali-rock, respectively. The alkaline loss due to the alkali-oil chemical reactions mainly depends on the acid number of the crude oil. The alkaline loss also occurs when alkali reacts with the divalent cations in the brine, such as Ca2+ and Mg2+. The adsorption of alkali onto the rock surface is usually considered as the largest portion of the total alkaline loss, given the enormous rock surface area available in a reservoir. In addition, the silicon dissolution caused by the alkali-rock chemical reactions is quantified in terms of sand loss. Secondly, the IFT is measured as a function of alkaline concentration by using the axisymmetric drop shape analysis (ADSA) technique for the pendant drop case. Thirdly, the interactions among alkali, surfactant and polymer are studied. Furthermore, the coreflood tests of alkaline flood are performed and the detailed coreflood results show that alkaline flood can enhance oil recovery up to 12.7%. It is also found that the alkali remaining in the produced fluids can be effectively reused for further enhancing oil recovery. Introduction It is well known that a typical oil recovery for waterflooding is usually around 30-40%. Thus, there is still 60-70% original oil in place (OOIP) left in the reservoir in the form of oil ganglia. This residual oil is trapped mainly due to high capillary pressure, i.e., high IFT at the oil-brine interface. Further oil recovery can be enhanced by increasing the oil displacement efficiency and the sweep efficiency simultaneously (1–4). ASP flood is a promising EOR technique applied to recover the residual oil. The major EOR mechanisms of ASP flood are described as follows. In conjunction with the added surfactant, the surfactants generated in situ by the chemical reactions between the injected alkali and the natural organic acids in the crude oil can result in ultralow IFT. The ultra-low IFT at the oil-brine interface helps to emulsify and mobilize the residual oil in a reservoir. In addition, the reservoir rock surface becomes more negatively charged at higher hydroxyl ion concentrations. These negatively charged ions not only prevent the adsorption of anionic chemicals, such as anionic surfactants and polymers, but also change the wettability of the rock surface (5–6)

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 enseignants0,570
Score d'incertitude au seuil0,988

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0000,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,224
Écart entre enseignants0,208 · 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

Citations10
Publié2003
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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