Organic Alkali for Heavy Oil Chemical EOR Improves the Performance Over Inorganic Alkali
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Alkali is an important component for alkali/surfactant/polymer technology for enhanced oil recovery. The mechanism and advantages of traditional inorganic alkali for enhanced oil recovery (EOR) was reviewed in this paper. But the weakness of inorganic alkali, such as scaling, corrosion and high cost of water treatment, are significant too. This paper comparesthe use of a type of organic alkali ethanolamine for EOR with inorganic alkali (NaOH) for alkali-polymer (AP) and alkali-surfactant-polymer flooding. The solution of 0.1 wt% polymer (FLOPAAM 3130S) was mixed with different concentrations of ethanolamine and NaOH respectively. The rheological and dynamic properties of the combination of alkali and polymer were analyzed. The results show that the polymer solution with ethanolamine has better shear viscosity and elasticproperties at room temperature. Surfactant (Alfaterra 123-8S-90) with concentration of 0.15 wt% was added into each alkali-polymer solution. No significant change was observed in rheological properties of alkali-polymer solutions with and without surfactant. Emulsification test shows that ethanolamine has better performance with oil. Injectivity tests were also conducted. The results indicated that RRF for ethanolamine-polymer solution is always higher at each flow rate tested in comparison to NaOH AP solution which is beneficial for oil recovery. Core flooding experiments were tested in homogeneous sand pack and the performance of ethanolamine-polymer and NaOH-polymer was compared. The pressure comparison during flooding shows that it has higher injection pressure in ethanolamine conditions which result in good sweep efficiency. The ethanolamine-polymer flooding showed a significant increase in oil recovery (15.33%) over NaOH-polymer flooding. After addition of surfactant, the total recovery improves by 14.8% for ethanolamine-polymer-surfactant flooding over its inorganic counterpart. The results of core flooding indicate that ethanolamine has better performance in EOR for AP flooding and ASP flooding. Ethanolamine can become a potential alkali and can replace NaOH for EOR.
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 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 ».