Experimental Study of Switchable Nonionic to Cationic Surfactants for Acid Diversion in High-Temperature Matrix Stimulation
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Matrix well stimulation by dissolving part of acid soluble materials from the matrix is a proven technique to improve production from carbonate formations. However, acid placement and diversion remains a challenge to the operators, when dealing with heterogeneous formations with zonal permeability contrast. Inefficient acid placement leads to an unsuccessful treatment as most of the injected acid will flow through the high permeability zone, whereas the main target is usually the low permeability layer. Foam-acid diversion is a common practice for acid placement. The success of any foam acid diversion depends highly on the careful selection of suitable surfactant(s) and testing its performance at relevant reservoir conditions. In this paper, we present a systematic study on surfactant screening, foam-bulk stability, and foam behavior inside the porous medium. Glutamic acid diacetic acid (GLDA) was used as acid. The surfactant screening was performed with an initial list of 29 surfactants at 25°C and 80°C with and without GLDA present in the surfactant formulations. The addition of GLDA resulted in foam collapse for most of the surfactants. However, some bulk-foam stability tests showed improved foamability at 80°C for selected surfactant formulations containing GLDA. Surfactant formulations passing the initial screening were further tested in a 76cm-long high permeability glass beads packed bed. The performance of the selected formulations was next studied in a series of high pressure foam-flooding experiments at 130°C. Foam-quality scan curves were developed to examine the influence of foam quality on foam strength. The mobility reduction factor (MRF) was considered as direct measure of foam strength. Foam coreflood experiments revealed that for most of the formulations comprising cationic surfactants, the foam was most viscous and collapsed at 85% quality.
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
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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 tête enseignante, 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 ».