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Enregistrement W2509012462 · doi:10.1021/acs.energyfuels.6b01272

Effects of Chemical Additives on Dynamic Capillary Pressure during Waterflooding in Low Permeability Reservoirs

2016· article· en· W2509012462 sur OpenAlexaff
Haitao Li, Ying Li, Shengnan Chen, Jia Guo, Ke Wang, Hongwen Luo

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesChina National Offshore Oil CorporationMinistry of Science and Technology of the People's Republic of China
Mots-clésCapillary actionCapillary pressurePulmonary surfactantSaturation (graph theory)Water injection (oil production)Permeability (electromagnetism)Petroleum engineeringChemistryRelative permeabilityEnhanced oil recoveryMaterials sciencePorous mediumChromatographyPorosityComposite materialGeologyOrganic chemistryMembrane

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

It is suggested that the capillary pressure–fluid saturation relationship should be determined as a function of a dynamic coefficient (τ) and the time derivative of fluid saturation (∂ S w /∂ t ), indicating a dynamic capillary pressure in most cases, which will increase the flowing resistance and injection pressure for oil-wet reservoirs, especially in low permeability formations. To decrease the injection pressure and improve injection, various chemical additives such as surfactants and fluorides have been widely used in the waterflooding process in low permeability reservoirs. Effects and mechanisms of these chemical additives are yet not well-known. In this paper, a series of specially designed waterflooding experiments were conducted to investigate the effects and mechanisms of surfactant additives on the dynamic capillary pressure–fluid saturation relationship in low permeability reservoirs. In the experiment, capillary pressure–fluid saturation relationships in three low permeability core samples were examined during the waterflooding process, as well as the surfactant added waterflooding process. Then, local dynamic coefficients in the core samples were calculated and compared. Results indicate that low permeability reservoirs present a high dynamic coefficient, therefore generating high dynamic capillary pressure, which is the cause of high injection pressure during waterflooding. Furthermore, surfactant additives can reduce the dynamic coefficient and capillary pressure significantly, and the lower permeability core sample shows higher dynamic capillary pressure reduction, indicating that surfactant added waterflooding can significantly reduce injection pressure in low permeability reservoirs. This work provides a method to investigate the interaction among fluids and porous media during waterflooding through the examination of dynamic capillarity.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,627

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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,191
Écart entre enseignants0,188 · 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

Citations34
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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