MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2594502190 · doi:10.2118/183894-ms

Water Ion Interactions at Crude Oil-Water Interface: A New Fundamental Understanding on SmartWater Flood

2017· article· en· W2594502190 sur OpenAlexafffund
Subhash Ayirala, Ali Al‐Yousef, Zuoli Li, Zhenghe Xu

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesSaudi AramcoUniversity of Alberta
Mots-clésFlood mythCrude oilEnvironmental sciencePetroleum engineeringGeologyGeography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract SmartWater flooding through tailoring of injection water salinity and ionic composition is getting good attention in the industry for improved oil recovery in carbonate reservoirs. Surface/intermolecular forces, thin-film dynamics and capillary/adhesion forces at rock-fluids interfaces govern crude oil liberation from pores. On the other hand, stability and rigidity of oil-water interfaces control the destabilization of interfacial film to promote coalescence between released oil droplets and contribute to recovery. As a resultant, the oil recovery in SmartWater flood is due to the combined effect of favorable interactions occurring at both oil-brine and oil/brine-rock interfaces across the thin-film. Most of the laboratory studies reported so far have been focused on only studying the interactions at rock-fluids interfaces. The other important aspect of characterizing water ion interactions at crude oil-water interface has not been well recognized and still remains largely unexplored. In this study, a detailed experimental investigation was carried out to understand the effects of different water ions at crude oil-water interface, using several novel instruments such as Langmuir trough, interfacial shear rheometer, attension tensiometer and coalescence time measurement apparatus. The crude oil from a typical Saudi Arabian reservoir and four different water recipes with varying salinities and individual ion concentrations were used. Interface pressures, compression energy, interfacial viscous and elastic moduli, oil droplet crumpling ratio and coalescence time between crude oil droplets are the major experimental data measured. Interfacial pressures gradually increased with compressing surface area for all the brines and deionized (DI) water. The compression energy (integration of interfacial pressure over the surface area change) is the highest for DI water, followed by the lower salinity brine containing sulfate ions indicating rigid interfaces. The transition times of interfacial layer to become elastic-dominant from viscous-dominant structures is found to be much shorter for brines enriched with sulfates, once again confirming the rigidity of interface. The crumpling ratios (oil drop wrinkles when contracted) are also higher with the two recipes of DI water and sulfates-only brine to indicate the same trend and confirm elastic rigid skin at the interface. The coalescence time between oil droplets were the least in brines containing sufficient amount of calcium, magnesium and sodium ions, while the highest in DI water and sulfate rich brine respectively. These results therefore showed good correlation of coalescence times with the rigidity of oil-water interface, as interpreted from different measurement techniques. This study for the first-time provided a comprehensive characterization of crude oil-water interface to understand microscopic scale water ion interactions and mechanisms responsible for coalescence between crude oil droplets in SmartWater flood. The results also indicated the importance of both salinity and certain ions, such as calcium, and magnesium in the SmartWater, to enhance the coalescence between released crude oil droplets and quickly form oil bank in the reservoir for faster oil recovery.

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 seuil0,003

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 technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,002
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations8
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetEnhanced Oil Recovery TechniquesTravaux en français237 207