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Enregistrement W2586134373 · doi:10.2118/184975-ms

Selection of New Generation Chemicals as Steam Additive for Cost Effective Heavy-Oil Recovery Applications

2017· article· en· W2586134373 sur OpenAlexafffund
Tayfun Babadagli

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSurface tensionWettingImbibitionContact angleEnhanced oil recoveryCapillary actionMaterials scienceChemical engineeringPulmonary surfactantViscositySteam injectionPetroleum engineeringChemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract One of the ways to improve the efficiency of steam injection is to use chemicals as an additive to alter interfacial properties. Historically, this has been tested using surfactants, which are expensive and thermally unstable. Therefore, commercial applications have been highly limited in that area over the past three decades. In conjunction with recent efforts using new generation materials as EOR agents, we performed a screening study to identify the potential chemicals/materials for heavy-oil recovery and to investigate the applicability of selected new generation chemicals as interfacial properties modifiers at steam temperature. Different experimental methods, including capillary imbibition tests, i.e. contact angle and interfacial tension measurements, were combined to understand the mechanism of alteration surface interplay (wettability and interfacial tension) using different chemical agents. Capillary imbibition tests were conducted to study the potential of these chemicals to alter wettability and rock/chemical interactions on limestone and aged sandstone cores at high temperature. Pendant drop interfacial tension (IFT) and contact angle measurements were performed using a high pressure and high temperature cell under the same -steam- conditions. Seven different chemical agents including a high pH solution (sodium metaborate), an ionic liquid, a cationic and an anionic surfactant, and nanofluids (aluminum and zirconium oxides) were tested in this study. Indiana limestone samples were saturated and aged in heavy oil with a viscosity of 6,000 cp. Capillary imbibition tests were conducted under high temperature (between 90°C and 180°C) and high pressure (185 psi) conditions using a newly-manufactured visual cell. The production rate and ultimate recovery were used to evaluate the capability of different chemicals changing the interfacial properties and their thermal stability at steam temperature. Contact angles between heavy oil and calcite plates were measured under the same conditions. Finally, the stability of the chemicals was measured through settlement tests at steam temperature conditions as well as TGA (thermal gravimetric analysis). The combination of all these results helped identify the applicability of the selected chemicals under steam conditions for carbonates. Technical and economic limitations for each chemical as well as the way the chemical contributes to recovery (wettability alteration or IFT reduction) were identified. Investigation of interfacial properties alteration induced by new generation chemicals at high temperature is helpful in the selection and application of efficient and economical chemicals in steam based heavy-oil recovery methods.

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 enseignants0,002
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)0,0020,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations23
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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