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Enregistrement W2508165122 · doi:10.2118/181320-ms

Solvent Retrieval During Miscible Flooding in Heterogeneous Reservoirs Using New Generation Nano EOR Materials: Visual Analysis Through Micro Model Experiments

2016· article· en· W2508165122 sur OpenAlexafffund
Jingwen Cui, Tayfun Babadagli

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésMicromodelSolventEnhanced oil recoveryPetroleum engineeringWettingChemical engineeringMaterials scienceWater injection (oil production)ImbibitionViscous fingeringLight crude oilOil in placeChemistryPetroleumOrganic chemistryPorous mediumGeologyComposite materialPorosity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Solvent injection has been given attention to enhance oil recovery by sole use or in combination with a thermal method to develop light and heavy-oil fields. To make this process efficient, one needs to retrieve the expensive solvent. This can be achieved by alternative injection of water if the reservoir is homogeneous. In case of heterogeneous reservoirs (fractured carbonates or sands with wormholes), one needs to develop techniques other than viscous displacement to retrieve the solvent diffused into less permeable matrix portion. A method of injecting low temperature steam/water to heat the solvent to vaporize and retrieve it was introduced recently. An alternative is to inject chemical solution to change the wettability and displace the matrix oil/solvent by capillary imbibition. Although it yields lower recoveries, injection of chemical solutions for the same purpose without pre-solvent treatment might be an efficient (more economical) EOR method. A series of 2-D etched glass micromodel (sandstone replica with a fracture) experiments were designed to investigate the mechanics of chemical injection with and without pre-solvent injection. Conventional surfactants (sulfonate series) as well as new generation chemicals (nanofluids, ionic liquids) were tested for this purpose. After testing and screening effective chemicals without pre-solvent injection, the same chemicals were used to retrieve the solvent and recovery additional oil for pre-solvent injected systems. The micromodel was saturated by dyed processed oils and a selected solvent was injected through the fracture. After the solvent was diffused into matrix completely to recover the oil in it, the model was heated mimicking a thermal method to reach the boiling point of the solvent and retrieve it. Following the heating phase, aqueous phase was injected to retrieve the remaining solvent in the liquid or vapor phase. Visual observations on chemical flooding process clarified the complex interactions among different phases considering small-scale heterogeneities. This information can help screen promising chemical and determine the efficiency of chemical injection with and without pre-solvent injection for EOR in heterogeneous sands and carbonates.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,047
Tête enseignante GPT0,307
Écart entre enseignants0,260 · 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'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'admission2
Résumé présentoui

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