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Enregistrement W2315214404 · doi:10.2118/176206-ms

An Improved Numerical Simulator for Surfactant/Polymer Flooding

2015· article· en· W2315214404 sur OpenAlexaff
Jing Yang, Baoguang Jin, Liangliang Jiang, Fang Liu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulmonary surfactantSurface tensionFlooding (psychology)ViscosityPolymerDisplacement (psychology)Enhanced oil recoveryComputer simulationAdsorptionComputer scienceSimulationPetroleum engineeringMechanicsChemistryMaterials scienceChemical engineeringThermodynamicsEngineeringComposite materialPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Due to the high demand to increase oil production combined with the huge potential in enhancing oil recovery, surfactant/polymer (S/P) flooding is under increasing interest and importance in recent years. Numerous studies have shown that interactions between surfactant and polymer can be extremely important to the final displacement performance of S/P flooding, since the desired effect of polymer and surfactant may be enhanced or degraded as various slugs become mixed underground. Nevertheless, as far as we know none of the available commercial numerical simulators can account for the impact of these interactions. The study focuses on constructing an improved S/P numerical simulator. A series of experiments were performed on S/P mixed system and flooding process. The results show significant influence of S/P interactions on viscosity, interfacial tension, and adsorption, and the interactions can be totally different when injected into different S/P systems. Quantitative relationships of the interactions were then provided based on the results. Then, an S/P flooding mathematical model was established on the basis of mass conservation, with the description of various important phenomena during flooding process being included, especially for the interactions between surfactant and polymer. Adaptive implicit method was applied to solve the equations and a simulator was developed. The simulator was finally used to perform the numerical study of different S/P mixed systems, in which synergistic promotion, non-interaction and competitive repulsion were respectively presented. The displacement performance was the best when synergistic promotion existed between surfactant and polymer, followed by non-interaction, and competitive repulsion. In summary, a new method for the treatment of interactions between surfactant and polymer in numerical simulation was derived in this work. The improved simulator could enhance the matching degree between mathematical model and field data.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,011

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,252 · 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'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
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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