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Enregistrement W2789293575 · doi:10.2118/189760-ms

Screening Surfactants for Application in SAGD – Including a Steam-phase Coreflood Test

2018· article· en· W2789293575 sur OpenAlexaff
Ralph G. Jonasson, Muhammad Imran, Kelvin D. Knorr

Notice bibliographique

RevueSPE Canada Heavy Oil Technical Conference · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensSaskatchewan Research Council (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulmonary surfactantSurface tensionChemistryEnhanced oil recoverySolubilitySteam injectionChromatographyChemical engineeringThermal stabilityPetroleum engineeringOrganic chemistryThermodynamicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This research sought to determine whether surfactants and other steam additives can further improve oil recoveries in steam-assisted gravity drainage (SAGD), and to identify plausible mechanisms. It involved extensive experimental study and method development to screen the surfactants suitable for high temperature application and to evaluate incremental improvements in bitumen recovery using surfactants in the gas phase. Formulations of several surfactants were prepared to optimize their properties (e.g., cost, performance, partitioning, water solubility). The types of surfactants selected for this study were sulfonates and pyrrolidones. These surfactants were pre-screened according to thermal stability in water, interfacial tension (IFT), contact angle, and formation water compatibility. The selected surfactants were tested using the specially designed steam soak apparatus to evaluate the transport of surfactants in the steam phase to the gas/bitumen interface. Linear hot water and steam corefloods in different configurations were also performed to investigate the oil recovery mechanism associated with the use of high temperature surfactants. High-performance liquid chromatography (HPLC) was used to measure surfactant concentrations for thermal stability and coreflood testing. The steam-soak tests did reveal that combining N-octyl-2-pyrrolidone (NOP) with a sulfonate surfactant, alkyldiphenylethersulfonate (ADPES), could substantially improve oil recovery. This was dispite the fact that sulfonates are not volatile in steam. The hot-water corefloods showed an upward trend in oil recovery with an increase in the N-alkyl-2-pyrrolidone molecular weight and boiling point. The steam corefloods showed the highest recovery for surfactant mixture with 1000 mg/kg NOP and 500 mg/kg ADPES. The post-run core images showed cleaner sand indicating the incremental recovery from the use of surfactant mixture was being achieved by producing the residual oil from the steam chamber. NOP is miscible with bitumen, and is capable of dissolving asphaltenes. However, the viscosity data of oil treated with NOP suggests that viscosity reduction due to surfactant/additive addition is probably not the primary mechanism responsible for improved recoveries. Rather, it can be attributed more towards the IFT reduction, wettability alteration or surfactant dispersion of bitumen in water. No tight bitumen-in-water emulsions were produced in any of the tests.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,999
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,265 · 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

Citations7
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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