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Enregistrement W2143666640 · doi:10.2118/2000-064

Structure/Performance Relationships for Surfactant Stabilized Foams in Porous Media

2000· article· en· W2143666640 sur OpenAlexafffund
Laurier L. Schramm, Susan M. Kutay

Notice bibliographique

RevueCanadian International Petroleum Conference · 2000
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésPorous mediumPulmonary surfactantPorosityChemical engineeringMaterials scienceComposite materialEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While much is known about foam performance in porous media some key knowledge-gap areas remain, one of which is the relationship between surfactant and foam performance in porous media. We compare the viscosities of two different types of polymer-thickened foams in laminar pipeline (bulk) flow versus the same foams flowing in consolidated sandstone rock. For one kind of surfactant-stabilized foam, the apparent viscosity in the rock is an order of magnitude greater than the viscosity of the "same" foam in pipeline flow. However, for another kind of surfactant, the foam apparent viscosity in the rock is very similar to the viscosity of the "same" foam in pipeline flow. Using advanced imaging techniques, various core samples from each kind of experiment were examined. It was found that the morphology of the second kind of foam was consistent with an effective foam viscosity that was comparable to that experienced in laminar-flow, pipeline loop experiments. On the other hand, the morphology of the first kind of foam contained features consistent with the order of magnitude higher viscosity found for its flow in rock versus flow in the pipeline loop. Our measurements show that at least part of the explanation for the observed differences among different surfactant systems with respect to bulk flow versus constrained flow is foam morphology. This work is important to the specification and formulation of the most effective surfactants for varying applications including mobility control, blocking and diverting. Introduction Stable aqueous foams are required in a variety of industrial processes, particularly in the petroleum industry's improved oil recovery (IOR) applications. A major challenge in formulating an effective foaming agent is the proper selection of surfactants. Harsh chemical environments are sometimes present in oil reservoirs and several hundred papers have been published in the past thirty five years identifying desirable foam-forming characteristics. These are reviewed elsewhere for harsh1,2 and less demanding environments3. The foaming capability of a surfactant relates to both foam formation and foam persistence, which are influenced by many bulk and interfacial physical properties4. Unfortunately, it is generally found that the performance of foams in porous media is not easily predicted on the basis of these physical properties5, although they can be exploited to increase foamability and foam persistence. For example, water-soluble polymers can stabilize foams by increasing either the surface or bulk viscosity of the film, thereby increasing the film elasticity or decreasing the film drainage rate. They are often effective at lower concentrations than other organic additives, and more compatible with different types of foaming systems. Polymer-thickened foams have been increasingly utilized in IOR with some commercial success6. In IOR, the unique physical structure and surface properties of foam produce a high flow impedence that improves the efficiency of crude oil production. The physical properties of the foam films likely play an important, as yet poorly defined, role in the passage of foam through porous rock. Many laboratory investigations into the generation of foam in porous media have been carried out using a variety of media.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,285
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
Bibliométrie0,0000,000
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)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,199 · 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.

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

Citations6
Publié2000
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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