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Enregistrement W2762765095 · doi:10.2118/187132-ms

A Comprehensive Evaluation of Alkaline Surfactant Polymer Flooding and Hybrid Process for Enhanced Oil Recovery

2017· article· en· W2762765095 sur OpenAlexafffund
Cuong T. Dang, Long D. Nghiem, Ngoc Nguyen, Zhangxin Chen, Chaodong Yang, Wisup Bae

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesAlberta Innovates - Technology FuturesCMG Reservoir Simulation Foundation
Mots-clésEnhanced oil recoveryPetroleum engineeringEmulsionComputer scienceProcess engineeringOil fieldPulmonary surfactantMicroemulsionSolubilityReservoir simulationProcess (computing)Environmental scienceChemistryChemical engineeringEngineeringOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This paper presents recent advances in the subject of modeling and optimization of ASP (Alkaline, Surfactant and Polymer) flooding with: (1) a critical review of the state-of-the-art development of ASP flooding; (2) an efficient and accurate novel approach for ASP modeling for robust simulation of chemical processes in conjunction with oil, gas, and water flash calculations using an equation of state (EOS) simulator; (3) systematic validation of the new modeling approach with laboratory studies; (4) evaluation of a hybrid Low Salinity ASP recovery process; and (5) robust optimization of ASP field-scale design under geological uncertainties. We used a new approach that can model the behavior of the surfactant-oil-water-microemulsion system based on solubility data. In the Type III system, the emulsion is distributed judiciously between the oil and water phases without the need to introduce a third liquid phase. This model captures most of the important physical and chemical phenomena in the ASP process. The model was then validated with numerous coreflooding experiments conducted by different research institutes as well as with a specialized chemical flood simulator. The newly proposed model is tested using different injection schemes and chemical formulations including negative salinity gradient, non-negative salinity gradient, and a series of benchmark coreflooding experiments. Excellent agreements between the model and the experiments in terms of oil recovery and pressure drop were achieved for all corefloods. In addition, the model was also proven to be highly consistent with both UTCHEM-EQBATCH and UTCHEM-IPHREEQC. More importantly, previous results obtained without the explicit modeling of Type III indicated that the recovery factor deviates significantly from the experimental data, whereas the pseudo two-phase approach in this paper gives an excellent match in all cases. This model has also been successfully applied to match the recovery of Alkaline-CoSolvent-Polymer flooding, which is a promising recovery approach. We investigated the potential of hybrid low salinity ASP flooding in which Low Salinity Waterflooding (LSW) was implemented in secondary production and followed by ASP flooding. This approach can provide a superior performance compared to the conventional chemical flooding because it provides better oil recovery in the secondary stage and promotes the synergy between low salinity environment and ASP slugs. Finally, the proposed robust optimization workflow helps to increasea project NPV and significantly reduces the uncertainty range associated with geology.

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 enseignants0,096
Score d'incertitude au seuil0,649

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 Opus0,046
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,275 · 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

Citations17
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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