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Enregistrement W2793105569 · doi:10.2118/190387-ms

Effects of Salinity and Individual Water Ions on Crude Oil-Water Interface Physicochemical Interactions at Elevated Temperature

2018· article· en· W2793105569 sur OpenAlexaff
Subhash Ayirala, Zuoli Li, Salah Saleh, Zhenghe Xu, Ali A. Yousef

Notice bibliographique

RevueSPE EOR Conference at Oil and Gas West Asia · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrineSeawaterSalinitySurface tensionChemistryEnhanced oil recoveryRheologyChemical engineeringMaterials scienceGeologyComposite materialOrganic chemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract SmartWater flooding processes through injection of optimized chemistry waters are lately becoming popular for enhanced oil recovery (EOR) in carbonate reservoirs. In this study, we describe the results from a series of experiments, including interfacial tension, interfacial shear rheology, and droplet coalescence times, at elevated temperature to determine the effects of both salinity and individual water ions on different microscopic scale interactions occurring at the crude oil-water interface. In addition the results from microscopy imaging of the interface and zeta potential/oil droplet size distributions in crude oil-water/brine emulsions were also reported at the ambient temperature. We measured various crude oil-brine physicochemical changes and effects using a variety of experimental techniques including attention tensiometer, double wall ring shear rheometer, Brewster angle microscope, ZetaPhoremeter, Zetasizer Nano and integrated thin film drainage apparatus (ITFDA). The reservoir crude oil was used and ionic strengths of different brines were varied from high salinity seawater (56,000 ppm TDS) to pure deionized water. The dynamic and equilibrium interfacial tension (IFT) of crude oil-brine interfaces were found to be lower than that of the crude oil-DI water interface. Both the 10-times reduced salinity seawater and 10-times reduced salinity seawater enriched with sulfates showed relatively higher IFT, while the initial rate of IFT change with time was observed to be the lowest with sulfate-rich brine. The interfacial rheology results showed that the transition times - for the interface to become elastic-dominant from a viscous-dominant regime - were found to be the lowest for low salinity sulfate-rich brine and the greatest were with high salinity multivalent brines. The coalescence times determined for crude oil droplets in different brines showed delayed coalescence with DI water and sulfate-rich brine, whereas the fastest coalescence was observed with the high salinity multivalent brine containing calcium and magnesium ions. All these results on IFT, interfacial shear rheology and crude oil droplet coalescence times obtained at elevated temperature agreed well with previously reported ambient temperature data to indicate similar trends for different water ion interactions occurring at the crude oil-water interface. The microscopy imaging results at ambient temperature showed formation of aggregates with DI water, and two low ionic strength brines to demonstrate the better activity of interfacially active molecules to result in stable interfaces. The highest negative zeta potentials were observed in DI water and sulfate-rich brine at ambient temperature. The oil droplet diameters measured in crude oil/brine emulsions showed the lowest droplet sizes with DI water and sulfate-rich brine, respectively. The measured data from different experimental techniques at both elevated and ambient temperature therefore showed good consistency with each other to demonstrate the adverse impact of sulfate ions and importance of having certain salinity and specific key ions, such as calcium and magnesium, in the aqueous phase to result in favorable interactions at crude oil-water interface. Such tailored water recipes can promote oil phase connectivity in SmartWater flood by enhancing the coalescence between released oil droplets.

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 enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,739

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 savante0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,230 · 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

Citations9
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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