MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W2770847324 · doi:10.5539/mas.v11n12p58

Very High Temperature Laboratory CO2 Injection

2017· article· en· W2770847324 sur OpenAlexvenueno aff
Wicaksono Wicaksono, Pudji Permadi, Utjok W.R. Siagian, Tjokorde Walmiki Samadhi

Notice bibliographique

RevueModern Applied Science · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesInstitut Teknologi BandungPetroChina Company Limited
Mots-clésEnhanced oil recoveryBrinePetroleum engineeringMaterials scienceMiscibilitySalinityNanoparticleEnvironmental scienceDisplacement (psychology)High pressureCarbon dioxideChemical engineeringComposite materialGeologyNanotechnologyChemistryThermodynamicsPolymerOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Carbon dioxide (CO2) injection is the most promising technique to enhance the recovery of high gravity oil with the existing oil price situation. Even though, challenges still exist for thick and heterogeneous reservoirs at very high temperature. The problems faced in such reservoirs are low displacement efficiency and very high injection pressure requirement for a miscible displacement. The effort being done by researchers to overcome the situations is the use of silica nanoparticle as an agent to form CO2-silica nanoparticle foam. Currently, the related literature shows that CO2 miscible displacement is rarely performed at very high temperature and consequently no relevant effort has been made to investigate the stability of CO2-silica nanoparticle foam, while there are many oil reservoirs with temperature of higher than 250 oF. Therefore, related studies on such situations are needed. The present work consists of two stages. First, slimtube and coreflood experiments of CO2 injection are conducted at about 270 oF, respectively, to both determine the Minimum Miscibility Pressure (MMP) of the selected live oil system and the oil recovery. Secondly, CO2-silica nanoparticle foam stability in various brine salinity at such high temperature will be investigated and effectiveness of the selected stable foam will be tested through an oil displacement using native cores.In this paper, the results of both slimtube and coreflood experiments are first presented. A live paraffinic oil with 34 oAPI is used. The standard slimtube apparatus is employed. Stacked core composing of three native core plugs of different permeability ranging from 75 to 503 milidarcies are used to represent rock heterogeneity. At a temperature of 270 oF, MMP of the oil obtained from the slimtube experiment is 2960 psi, about 100 psi higher than that obtained from the coreflood experiment. The slimtube test gives oil recovery 94.2% and the coreflood as expected yields lower recovery, 84% of the initial oil in place. The importance of the tests is two folds that the MMP of the oil system is firmly known while the existing empirical correlations estimate the values ranging from 2718 to 5578 psi and a relatively low coreflood oil recovery suggests further investigation of stability of CO2-silica nanoparticle foam at that temperature in an attempt for enhancing the 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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,013

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 technologies0,0010,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,218
Écart entre enseignants0,212 · 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

Citations0
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueModern Applied Science→Même sujetEnhanced Oil Recovery Techniques→Travaux en français237 207→