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Enregistrement W2157224278 · doi:10.2118/129657-ms

Microbial EOR—Critical Aspects Learned From The Lab

2010· article· en· W2157224278 sur OpenAlex
Scott C. Jackson, Albert Alsop, Eric R. Choban, Ben D'achille, Robert J. Fallon, John Fisher, Ed Hendrickson, Linda L. Hnatow, Sharon J. Keeler, Abigail Luckring, R. W. Nopper, Joseph Norvell, M. P. Perry, Bethany Rees, David Suchanec, Sheryl M. Wolstenholme, Dave Thrasher, Gordon Pospisil

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPE Improved Oil Recovery Symposium · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensDuPont (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnhanced oil recoveryPetroleum engineeringSurface tensionResidual oilEnvironmental scienceViscosityWettingGeologyMaterials scienceChemical engineeringEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract DuPont and BP have been working together to develop Microbial EOR targeted at viscous oil in the Schrader Bluff formation on the North Slope of Alaska. The goal of this program was a 5% increase in the recovery factor. Mechanisms to be assessed in the original agreement included Viscosity reduction of the oil by transformation or degradation of heavy components in the oil – thus improving the oil – water mobility ratio.Drastic reduction (to ~<0.01 dynes/cm) in the interfacial tension between water and the oil After extensive fundamental research we have learned many critical aspects of microbial EOR that made the application of these two mechanisms to the Schrader Bluff formation impractical. Instead, we have demonstrated two site appropriate mechanisms that achieved, in the lab, the targeted increase in the recovery factor. Improved flow conformance and increased sweep efficiency by preferential plugging of high permeable zones thereby forcing water to produce oil from previously unswept parts of the reservoir.Reduced oil / rock surface tension and a subsequent reduction in the oil "wetting" the rock. This results in changes in the relative permeability of the oil and the water and ultimately lower residual oil saturation. This paper describes the key laboratory tests used to evaluate these four mechanisms. The cornerstones of our work have been the detailed characterization of the waters, the oil, the formation matrix and the microbial community. In addition we describe our search for useful microbes isolated from a variety of environmental samples collected from the Milne Point Unit (MPU) of the Alaskan North Slope. These samples were taken over several years and included injection, production and power fluid waters. These samples were used to understand the temporal changes in the microbial populations and to provide inoculum for our enrichment cultures. Our ongoing research has provided many insights into the appropriate application of microbial EOR. The unique aspects of each production area, the nature of the oil, the water, the formation matrix, and the background microbial population and their complex interactions must all be assessed when considering the potential application of microbial EOR. The amount of work discribed below for assessing potential MEOR mechanisms is extensive. However, this process has been streamlined and we have been able to assess new target reservoirs for potential MEOR treatments in about 6 months.

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.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,582
Score d'incertitude au seuil0,799

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 recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,001

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,208 · 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