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Enregistrement W2735829355 · doi:10.2118/186102-pa

Use of Nickel Nanoparticles for Promoting Aquathermolysis Reaction During Cyclic Steam Stimulation

2017· article· en· W2735829355 sur OpenAlexafffund
Siyuan Yi, Tayfun Babadagli, Huazhou Li

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésSteam injectionNickelAsphalteneNanoparticleChemical engineeringPenetration (warfare)Enhanced oil recoveryMaterials scienceEmulsionPetroleum engineeringChemistryPulp and paper industryMetallurgyNanotechnologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Late cycles of cyclic steam stimulation (CSS) are characterized by a decreasing heavy-oil recovery and an increasing water cut. Nickel nanoparticles can be used to promote aquathermolysis reactions between water and heavy oil in steam-injection processes, thereby increasing the recovery factor (RF). In this paper, detailed investigations were performed to determine the optimal operational parameters and answers to the following questions: What is the optimal concentration of nickel nanoparticles for promoting aquathermolysis under high steam temperature? Can we improve oil recovery at lower steam temperatures with the presence of nickel nanoparticles? What effect does the penetration depth of nickel nanoparticles have on the final oil recovery? CSS experiments were conducted between temperatures of 150 and 220°C. Steam generated under these temperatures was injected into sandpacks saturated with Mexican heavy oil. Powder-form nickel nanoparticle was introduced into this process to boost the oil production. In an attempt to obtain the optimal concentration, different concentrations were tested. Next, oil sands without any nanoparticle additives were first added into the cylinder. Then, only one-third of the sandpack was mixed with nickel nanoparticles near the injection port. Experiments were executed to study the effects of temperature, nickel concentrations, and nanoparticle-penetration depth on the ultimate oil recovery and produced oil/water ratios after each cycle. Produced-oil quality and emulsion formation were evaluated with gas-chromatography (GC) analysis, viscosity measurements, saturates/asphaltenes/resins/aromatics (SARA) tests, and microscopic analysis of the effluents. Experimental results show that the best concentration of nickel nanoparticles, which gives the highest ultimate oil RF, is 0.20 wt% of initial oil in place (IOIP) under 220°C, whereas the nickel concentration of 0.05 wt% provides the highest RFs at the early stages. A lower temperature of 150°C provides a much-lower RF than 220°C, which is mainly because of a lower level of aquathermolysis reactions at 150°C. By analyzing the compositions of produced oil and gas samples with GC and SARA tests, we confirm that the major reaction mechanism during the aquathermolysis reaction is the breakage of the carbon/sulfur (C/S) bond; the nickel nanoparticles can act as catalyst for the aquathermolysis reaction; and the catalytic effect becomes less remarkable from cycle to cycle. One run of the experiment to test the effect of particle-penetration depth revealed that the nickel nanoparticles distributed near the injection port greatly contributed to the ultimate RF.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,031
Score d'incertitude au seuil0,348

Scores Codex et Gemma par catégorie

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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,247 · 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 tête enseignante, 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

Citations54
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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