Carbonated water injection: Effects of silica nanoparticles and operating pressure
Notice bibliographique
Résumé
Carbonated water injection (CWI) is the process of injecting CO2‐saturated water into hydrocarbon reservoirs as a displacing fluid. As CO2 is dissolved in and transported by the flood water, CO2 is more evenly distributed within the reservoir, improving sweep efficiency. This is beneficial to watered‐out oil reservoirs, where high water saturation can adversely affect the performance of conventional CO2 injection. In this study, the effects of increasing CO2 concentration in water using silica nanoparticles, and of pressure on the CWI process were investigated through a number of high‐pressure coreflooding experiments. The experiments were performed in a highly water‐wet core, using normal decane as the oil phase. The results showed an increase in ultimate oil recovery as the level of CO2 concentration in water increased. It was also observed that in the application of nanoparticles, an optimized concentration of nanoparticles must be used to obtain the maximum oil recovery factor. CWI showed a higher recovery factor both in the secondary and tertiary modes at higher pressures, owing to the increased solubility of CO2 in water at high pressures. The results of this study suggest that secondary CWI performs better than tertiary recovery, due to the high probability of contact between the oil and the CO2 gas and a growing concentration of CO2 in the water.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».