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Enregistrement W2247182655 · doi:10.2118/174629-ms

Pore Scale Visualization during Carbonate Heavy Oil Recovery: Surfactant Alternating CO2 Foam/Polymer Enhanced Foam Flooding

2015· article· en· W2247182655 sur OpenAlexafffund
Ali Telmadarreie, Japan Trivedi

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicromodelEnhanced oil recoveryPulmonary surfactantCarbonateImbibitionPetroleum engineeringWettingOil in placeMaterials scienceChemical engineeringChemistryComposite materialPetroleumPorous mediumGeologyPorosityMetallurgyOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Carbonate reservoirs hold significant reserves of heavy crude oil that can be recovered by non-thermal processes. Chemical, gas, water, and solvent injections are the main methods for carbonate heavy oil recovery. Chemical enhanced oil recovery (EOR) from oil-wet carbonate reservoirs has been focused on using surfactants to change the wettability and enhance water imbibition into matrix blocks. Due to the fractured nature of carbonate formations, many advantages of these production methods are usually contrasted by their low recovery factor. Alternative processes are therefore needed to increase oil sweep efficiency from the matrix. Foam/polymer enhanced foam (PEF) injection has gained interest in conventional heavy oil recovery in recent times. However, the oil recovery process by foam injection, especially by PEF, is less understood in fracture heavy oil carbonate reservoirs. This paper introduces a new approach to access the heavy oil from fractured carbonate reservoirs. CO2 foam and CO2 PEF were used to decrease oil saturation after surfactant flooding. Three types of surfactants (nonionic, anionic and cationic) were used for both surfactant and foam flooding. A specially designed fractured micromodel was used to visualize the pore scale phenomena during CO2 foam/PEF injection. In addition, the static bulk performances of foam/PEF were analyzed in the presence of heavy crude oil. A high definition camera was utilized to capture high quality images. The results showed that, in both static and dynamic studies, the PEF had higher stability than that of foams. Nonionic surfactant generated the least stable foam in the presence of crude oil. Surfactant flooding slightly increased the oil recovery from matrix after water injection. This was more evident in the case of CTAB surfactant with highest imbibition rate. This study showed that there is an acceptable relationship between the results of foam static stability and its dynamic performance in porous media. DDBS foam had higher static stability, which resulted in the highest oil recovery in dynamic experiments. Observation through this study proved that stable foam/PEF bubbles can significantly push the injected fluid toward untouched parts of the porous media and increase the oil recovery. Due to the liquid viscosity enhancement and bubble stability improvement, the effectiveness of PEF in heavy oil sweep efficiency was much higher than that of conventional foams. PEF bubbles generated an additional force to divert surfactant/polymer into the matrix. The results of pore scale visualization improved understanding of the heavy oil recovery process by CO2 foam/PEF flooding from fractured reservoirs.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,229 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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

Citations8
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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