MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2323495553 · doi:10.2118/179535-ms

Application of PC-SAFT Equation of State for CO2 Minimum Miscibility Pressure Prediction in Nanopores

2016· article· en· W2323495553 sur OpenAlexafffund
Shuhua Wang, Mingxu Ma, Shengnan Chen

Notice bibliographique

RevueSPE Improved Oil Recovery Conference · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNanoporeMiscibilityEquation of stateSurface tensionEnhanced oil recoveryThermodynamicsPhase (matter)Materials sciencePetroleum engineeringTight oilChemistryOil shalePolymerNanotechnologyGeologyComposite materialPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract CO2 miscible injection is generally one of the most efficient enhanced oil recovery (EOR) methods and widely used in the conventional oil reservoirs. The applicability of CO2 EOR technology for unlocking the resources from unconventional tight and shale formations and the mechanisms of miscible flooding in these reservoirs still remain unclear. An important parameter used to evaluate the feasibility of CO2 miscible flooding is the minimum miscibility pressure (MMP). Even though experimental approaches, empirical correlations and theoretical methods have performed well in measuring or predicting MMP between CO2 and crude oil in conventional reservoirs, they may not be suitable for unconventional formations as phase behavior and MMP can be significantly affected by confinement effect in small pores (e.g., nanopores) in such formations. In this study, a new MMP prediction model based on the modified Parachor Model associated with the Perturbed-Chain Statistical Associating Fluid Theory (PC-SAFT) is developed to determine CO2 MMP both in the bulk phase and nanopores. The Parachor Model is modified to account for the confinement effect of nanopore walls on the equilibrium interfacial tension (IFT). The Equilibrium IFT reduction in nanopores is related to a temperature-dependent and slit pore width-dependent modification term. The parameters of the new Parachor Model are determined by matching the vapor-liquid surface tension values for CH4, C2H6, C3H8, n-C4H10, and n-C8H18 in nanopores, respectively. The prediction ability of the new model is verified by comparing the predicted MMP in the bulk phase with the results of other theoretical approaches and slim-tube experimental data. Finally, the new model is applied to estimate the MMP between Bakken oil and CO2 stream. The effect of temperature, slit pore width, and impure components in the injected CO2 on the MMP are also studied. The newly developed model successfully reproduces MMP in bulk phase as compared with both other methods and experimental data. The overall average absolute relative deviation (AARD) for MMP is within 8 %. The calculated equilibrium IFT for liquid-vapor phase has a good agreement with molecular simulation results. For Bakken oil-CO2 system, if the slit pore width is larger than 10 nm, MMP is independent on pore width; otherwise, it decreases significantly with the decrease of the pore width. If pore width decreases to 3 nm, 67.5 % decrease in the IFT is observed and 23.5% reduction is achieved for MMP between Bakken oil and CO2 stream, indicating that it is easier to reach miscibility in nanopores, and CO2 miscible flooding might be a promising enhanced oil recovery (EOR) technology for tight oil and shale oil reservoirs. Furthermore, MMP increases with an increase of temperature in bulk phase, whereas IFT and MMP decrease with an increase of temperature in nanopores.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,227
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations28
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSPE Improved Oil Recovery ConferenceMême sujetHydrocarbon exploration and reservoir analysisTravaux en français237 207