Investigation of Acid-Induced Emulsion and Asphaltene Precipitation in Low Permeability Carbonate Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The increasing demand for energy has extended the development horizon towards relatively tighter formations all over the world. In Saudi Arabia, hydrochloric and organic acids have been extensively used to enhance well productivity or injectivity in low permeability formations. However, the use of these acids was associated with severe formation damage, which is attributed to acid/oil emulsions and/or asphaltene precipitation in some of the low permeability carbonate reservoirs. Consequently, a detailed study on different factors that influence the acid/oil emulsion and asphaltene precipitation mechanism was carried out for these reservoirs. Several compatibility studies were conducted using representative crude samples and different acid systems such as HCl and formic acid. The experiments were conducted at various temperatures up to 240°F using HP/HT aging cell for both live and spent acid samples, where some of the experiments included anti-sludge, iron control and demulsifier chemical additives. In addition, another set of experiments was performed in the presence of ferric ions (Fe3+). The total iron concentration in these experiments varied between 0-1,000 ppm. The results obtained from this study have revealed that the acid systems were not compatible with several representative oil field samples. The amount of asphaltene precipitation and the stability of formed emulsions increased significantly in the presence of ferric ions. Several wells have already been acidized and damaged prior to initiating this study. This paper discusses different tests conducted to identify, quantify and treat acid-oil emulsions/asphaltene precipitation in tight carbonate reservoirs. It also provides details of a special solvent treatment fluid recommended to revive dead wells which were damaged by acid-induced emulsion and asphaltene precipitation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».