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Enregistrement W2336113684 · doi:10.2118/179893-ms

Modelling CaCO3 Scale in CO2 Water Alternating Gas CO2-WAG Processes

2016· article· en· W2336113684 sur OpenAlexfundno aff
D.. Silva, K. S. Sorbie, Eric Mackay

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCMG Reservoir Simulation Foundation
Mots-clésBrineSolubilityEnhanced oil recoveryCalcium carbonateCarbonatePrecipitationCarbon dioxideChemistryGeochemical modelingAqueous solutionPetroleum engineeringEnvironmental scienceGeologyMeteorologyDissolution

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract CO2 Water Alternating Gas (CO2-WAG) is one of the main Enhanced Oil Recovery (EOR) techniques which is currently being implemented in the emerging pre-salt projects offshore Brazil. CO2-WAG consists of the alternated injection of CO2 and water in the reservoir for tertiary oil recovery. However, this process may lead to the enhanced deposition of CaCO3 in production wells. This may occur since, in a CO2-WAG scheme, CO2 dissolves in the water slug causing a decrease in the pH. At lower pH levels, carbonate rock is dissolved causing an increase in the carbon and calcium content in the water slug. As fluids are later produced, the operating pressure is reduced and dissolved CO2 is evolved from solution, causing an increase in the pH. At these less acidic pH levels, CaCO3 may become oversaturated and precipitate. In order to address each process involved in CaCO3 formation, an integrated modelling approach between aqueous scale prediction modelling, Vapour-Liquid Equilibria (VLE) modelling and reservoir modelling is proposed. In particular, acid equilibria and precipitation reactions coupled with the Pitzer equations are used to build the scale prediction model. The facility to calculate CaCO3 co-precipitation with other minerals, such as BaSO4, FeCO3, FeS, etc., is also introduced. Five different equations of state (namely SRK, PR, PRSV, PT and VPT) are used in VLE calculations to model the solubility of CO2 (or a mixture of CO2, H2S and CH4) in brine. To model the reactive flows in the reservoir, the advection-diffusion equation is coupled with the scale precipitation equations. The reactive transport model addresses carbonate rock-brine interactions and fluid flow through a porous medium. Once integrated in one single model, these equations have been shown to address all steps in CaCO3 formation relevant for CO2-WAG, i.e., the geochemical processes taking place in the reservoir and at the production wells, thus capturing the full dimension of the scaling problem. In addition, the proposed model has been successfully validated with experimental data on the injection of seawater adjusted to various pH levels into a CaCO3 packed column. The measured effluent pH levels and calcium concentrations were used to validate the model.

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 candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,541
Score d'incertitude au seuil0,999

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)0,0110,001

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 GPT0,245
Écart entre enseignants0,225 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

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

Citations8
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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