Performance Evaluation of Water Control with Nanoemulsion as Pre-pad Fluid in Hydraulically Fracturing Tight Gas Formations
Notice bibliographique
Résumé
Experimental techniques have been developed to evaluate performance of nanoemulsions as pre-pad fluid for reducing water-cut in tight gas formations with multistage hydraulic fractures. More specifically, an aminopolysiloxane nanoemulsion was prepared and formulated in the laboratory for effective and efficient water control. The water-control mechanisms of nanoemulsions as pre-pad fluid in hydraulic fracturing were identified by performing the scanning electron microscopy (SEM), X-ray photoelectron spectroscopy (XPS), spontaneous imbibition tests, and wettability measurements. The SEM and XPS tests confirm that certain changes occur in the element compositions and microstructure of the core surface before and after introducing the prepared nanoemulsions on the reservoir rock surface. Such changes irreversibly alter its wettability, indicated by the measured contact angle from 75° to 128°. During the displacement experiments, there exists a disproportionate permeability reduction on relative permeability of the gas–water systems. Gas relative permeability has only a small decline by less than 20% at different water saturations, while water relative permeability is reduced up to 60%. In addition, effective gas permeability for the core samples treated with nanoemulsions can be rapidly restored by the potential acid hydrolysis. This leads to not only creating new paths for gas flow in hydraulic fractures or invaded zones but also reducing the inertial resistance of gas flow in porous media by nanoemulsion retention.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».