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Enregistrement W2329595424 · doi:10.2118/179658-ms

Pore-Scale Observation of Solvent Based Foam During Heavy Oil Recovery

2016· article· en· W2329595424 sur OpenAlexaff
Ali Telmadarreie, Japan Trivedi

Notice bibliographique

RevueSPE Improved Oil Recovery Conference · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnhanced oil recoveryMicromodelSolventAdsorptionPetroleum engineeringChemical engineeringPulmonary surfactantViscositySurface tensionMaterials scienceOil in placeAqueous solutionViscous fingeringAsphalteneHydrocarbonDiffusionPorous mediumPetroleumChemistryPorosityComposite materialGeologyOrganic chemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Aqueous based foam injection has gained interest for conventional oil recovery in recent times. Foam can control the mobility ratio and improve the sweep efficiency in oil reservoirs over gas flooding. However, due to the high viscosity of oil, its application in heavy oil reservoirs is challenging. Moreover, oil-wet nature of carbonate reservoirs makes it difficult for aqueous based foam to efficiently remove the heavy oil. On the other hand, hydrocarbon solvents have been used for decreasing the heavy oil viscosity and increase its recovery by diffusion and mixing mechanisms. However, low rate of diffusion/dispersion and inadequate sweep efficiently, especially in heterogeneous reservoirs, are of the main challenges during solvent injection. Combination of foam and solvent (solvent based foam) can overcome the challenges existing in the separate application of aqueous based foam and solvent injection for heavy oil recovery. The challenge is to understand how the combination of solvent and foam will help us to improve the heavy oil sweep efficiency. This paper introduced a new approach to increase sweep efficiency during heavy oil recovery with the help of hydrocarbon solvent-based CO2 foam. Foam was generated with the help of a fluorosurfactant in the hydrocarbon solvent. Static bulk performances of foam were analyzed at different concentrations of surfactant. Surface tension measurement was also performed to study the adsorption of surfactant into the liquid-gas interface and its effect on foamability and foam stability. A specially designed fractured micromodel (oil wet, representing fractured carbonate reservoirs) were used to visualize the pore scale phenomena during solvent based foam injection. A high quality camera was utilized to capture high quality images/movies. According to static experiments, although the value of the surface tension of hydrocarbon solvent was initially low, the addition of surfactant slightly decreased the surface tension further and surfactant adsorption at the interface improved the foam stability. This process was more evident in higher concentration of surfactant. In addition, dynamic pore scale observation through this study revealed that solvent based foam can significantly contribute to heavy oil recovery with different mechanisms. At initial stage, solvent diffuses and mixes with viscous oil and reduce the viscosity. Later, foam bubbles improve the sweep efficiency by diverting the solvent toward untouched part of the porous media. In addition, foam bubbles partially blocked the opening area in matrix/swept-area increasing the contact of solvent and heavy oil, providing better mixing. Therefore, oil is swept much faster and more efficiently from the grain in oil-wet porous media compared to that of conventional solvent flooding. Successful application of solvent based foam can significantly improve the heavy oil recovery in reservoirs with high heterogeneity and oil-wet matrix. Cooperation of diffusion/dispersion and mobility reduction will result in faster oil production and lesser amount of oil will leave behind improving the sweep efficiency.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,360
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,203 · 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.

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

Citations2
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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