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Enregistrement W2091791153 · doi:10.2118/07-02-04

Improving Gel Performance in Fractures: Chromium Pre-Flush and Overload

2007· article· en· W2091791153 sur OpenAlexaff
Ryan R. Wilton, K. Asghari

Notice bibliographique

RevueJournal of Canadian Petroleum Technology · 2007
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensUniversity of ReginaSaskatchewan Research Council (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChromiumPenetration (warfare)Silica gelPolyacrylamideMaterials sciencePetroleum engineeringChemistryGeologyComposite materialChemical engineeringEngineeringMetallurgy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract High water cuts during waterflood operations are a major problem encountered in mature reservoirs. Areas of the reservoir that are fractured, either naturally or hydraulically, are excellent pathways for floodwater to bypass oil-bearing pore spaces. Gel placement within fractured zones of the reservoir is a technique that has been employed to decrease water production. In order to utilize this technique more effectively, the improvement of gel placement and its performance within fractures must be investigated. For the purposes of this study, two experimental setups are developed. Initially an acrylic fracture model is developed in order to obtain qualitative information about flood fluid penetration into the placed gel. The rupture pressure of the HPAM-Cr (III) [hydrolyzed polyacrylamide-chromium (III) acetate] gel system is observed for 1x, 2x?and 3x?gel systems (multiplier refers to chromium concentration) within the fractures. The rupture pressures observed are generally higher for gel systems with greater chromium concentration. The acrylic setup also allows for visual observation of the gel's performance and behaviour during water injection. Water penetration is dominated by one major channel. Smaller channels are often observed to either branch off from the dominant channel or smaller side channels would connect and join the flow path of the major channel. Secondly, Berea sandstone slabs are cut and an experimental setup is built in order to study two main mechanisms for improved gel placement. The application of Cr (III) acetate pre-flush and overload are investigated in order to determine their effect on gel performance within fractures. Both techniques compensate for the amount of chromium lost to the matrix via molecular diffusion and the integrity of the gel is maintained. This allows for significant fracture blockage without having to place performed gel or placing the gel ant with leak-off in order to achieve a stable gel. Introduction Many reservoirs currently under production suffer from excessive water production. Water could be supplied either by a natural water source (e.g. aquifer) and/or because of waterflooding. Waterflooding is normally used in order to displace any remaining oil in the reservoir matrix after the primary stages of oil production. Presence of high permeability zones in the reservoir provides pathways for water to bypass oil-bearing regions and break through into the production wells. Areas of the reservoir that are fractured, either naturally or hydraulically, are excellent pathways for floodwater to penetrate and consequently bypass oil-bearing pore spaces. Blocking the high permeable thief zones and diverting water towards the unswept regions of the reservoir has been proposed and used by oil producers as a viable remedy for this problem. In-depth gel placement is the most widely used technique for blocking high permeable zones of reservoirs. This technique has been implemented through many field trials around the world and researchers have successfully determined the mechanisms governing this process in porous media. Although gel placement in fractures is a common practice in the field, the mechanisms controlling the performance of this technique in fractures are not well understood. This has created a challenging opportunity for researchers to study the detailed mechanisms of gel placement and performance in fractures.

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 enseignants0,471
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0040,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,002
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,185 · 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

Citations33
Publié2007
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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