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Enregistrement W2586506585 · doi:10.2118/182628-ms

A Framework for Mechanistic Modeling of Alkali-Surfactant-Polymer Process in an Equation-of-State Compositional Simulator

2017· article· en· W2586506585 sur OpenAlexfundno aff
Long D. Nghiem, Fraser Skoreyko, Seyhan Emre Gorucu, Cuong T. Dang, Vijay Shrivastava

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Simulation Conference · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Calgary
Mots-clésEmulsionEquation of stateDissolutionEnhanced oil recoverySolubilityPetroleum engineeringAlkali metalChemistryPrecipitationChemical engineeringAqueous solutionPulmonary surfactantPhase (matter)ThermodynamicsProcess engineeringGeologyOrganic chemistryEngineeringMeteorologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Alkaline/Surfactant/Polymer (ASP) is an important chemical EOR process that involves the generation of in-situ soap through the reaction of the acid component in the oil with the alkali, in conjunction with intra-aqueous reactions, mineral dissolution and precipitation, micro-emulsion behavior and salinity gradient. The mechanistic simulation of ASP is very complex and has been carried out with specialized chemical flood simulators. Current trends in EOR processes show an interest in hybrid methods where chemical flooding is combined with other EOR methods such as low salinity waterflood, foam and gas/CO2 injection. Thus, it is beneficial to develop such capabilities in an Equation-of-State (EOS) compositional simulator for screening and combining different EOR processes. This paper presents a framework for mechanistic modeling of the ASP process within an EOS compositional simulator. A new approach for modeling the Winsor Type I, II and III micro-emulsion phase behavior is introduced based on laboratory solubility data. In the Type III system, the emulsion is distributed judiciously between the oil and water phase without the introduction of a third liquid phase. The optimal salinity variation with the soap/(soap + synthetic surfactant) mole fraction is modeled. This feature allows the design of salinity gradient, an essential requirement for a successful ASP flood. The above physics are coupled with comprehensive geochemistry calculations (intra-aqueous reactions and mineral precipitation/dissolution reactions) and three-phase oil/gas/water flash calculations with an equation of state and Henry's law. The whole system of associated equations is solved simultaneously with the flow and energy equations using Newton's method, making the simulator one of the most robust and comprehensive simulators for EOR methods. The simulator is validated with ASP core flood experiments. The optimization of the ASP process for a typical field is illustrated and discussed with regard to alkali, synthetic surfactant and polymer injection with decreasing salinity.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,023

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,001

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 Opus0,100
Tête enseignante GPT0,375
Écart entre enseignants0,276 · 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'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations26
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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