Preformed Particle Gel for Conformance Control: Factors Affecting Its Properties and Applications
Notice bibliographique
Résumé
Summary Preformed particle gel (PPG) is a particled superabsorbent crossklinking polymer that can swell up to 200 times its orginal size in brine. The use of PPG as a fluid-diverting agent to control conformance is a novel process designed to overcome some distinct drawbacks inherent in in-situ gelation systems. This paper introduces the effect of gelant compositions and reservoir environments on the two properties of PPG: swollen gel strength and swelling capacity. Results have shown that PPG properties are influenced by gelant compositions, temperature, brine salinity, and pH below 6. Temperature increases PPG swelling capacity but decreases its swollen gel strength. Salinity decreases PPG swelling capacity but increases its swollen gel strength. PPG is thermostable at an elevated temperature of 120°C if a special additive agent is added into its gelant as a composition. PPG is strength- and size-controlled, environmentally friendly, and not sensitive to reservoir minerals and formation water salinity. Two field applications are introduced to illustrate the criteria of well candidate selection and the design and operation process of PPG treatments. Field applications show that PPG treatment is a cost-effective method to correct permeability heterogeneity for the reservoirs with fractures or channels, both of which are widely found in mature waterflooded oil fields.
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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 | 0,001 | 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 ».