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Enregistrement W2328085760 · doi:10.2118/179841-ms

Determination of Optimal Conditions for Addition of Foam to Steam for Conformance Control

2016· article· en· W2328085760 sur OpenAlexafffund
S. Reza Etminan, Jon Goldman, Fred Wassmuth

Notice bibliographique

RevueSPE EOR Conference at Oil and Gas West Asia · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensAlberta Innovates
Organismes subventionnairesAlberta Innovates - Technology Futures
Mots-clésSteam injectionSuperheated steamMaterials scienceSurface tensionPetroleum engineeringEnhanced oil recoveryFoaming agentPulmonary surfactantWaste managementPorosityChemical engineeringPulp and paper industryComposite materialBoiler (water heating)Thermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Heat is transferred into the heavy oil reservoirs through steam injection. It reduces the viscosity of the heavy oil and bitumen and makes them mobile for production. Steam oil ratio (SOR) directly affects the cost of operation and is an index of the process efficiency. Steam processes could be optimized through addition of chemical additives to steam to selectively prohibit unfavorable channeling, gravity override and steam loss to the high permeable thief zones. Injection of foam with steam for conformance control is considered as a solution for increasing steam flooding efficiency and optimizing reservoir performance. In this experimental study, a candidate surfactant is used to evaluate the optimal conditions for steam- foam application. Through a separate dedicated screening study at steam condition, one surfactant was identified which passed the required tests on solubility in injecting brine, foam generation, foam stability, surfactant thermal stability and its loss to reservoir rock surface, due to adsorption. This surfactant was co-injected in aqueous phase with steam to produce foam in porous medium. Core flooding tests were conducted at 260°C to evaluate the performance of foam with steam. The focus of this study was on determination of the optimal foam performance in different steam qualities and injection rates using steam (not non-condensable gases). Our tests were conducted in absence of oil and in a 30-cm core of less than 5 mD. Foam performance was monitored through differential pressures along the core as well as analysis of the foam in the effluent. Mobility Reduction Factor (MRF) allowed us to compare the performance of foam steam with steam-only process. Shear velocities of as high as velocity at well perforations and as low as one meter per day were considered and tested at different steam qualities. The range of steam qualities tested was from 3 5% all the way to 100%, which was a slug-format test. Our candidate surfactant produced most foam around 50% quality which seems to be a good balance between the proportion of gas and liquid that produce stable foam texture. Higher qualities leads to drying out the lamella and lower qualities do not introduce sufficient gas to liquid for foam generation. Our tests reveal that there is a critical velocity beyond which foam generation starts and the foam and surfactant fronts are moving separately. MRFs of larger than 10 was determined in our optimal conditions. Different steam qualities are tested in this study using real steam which condenses due to pressure rise along the core. Through these tests, operators could add significantly to their knowledge on how to best operate in adding foam to steam for a better reservoir performance.

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 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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,595
Score d'incertitude au seuil0,398

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 recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,235 · 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 tête enseignante, 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

Citations16
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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