Nanoparticle-Enhanced Surfactant Floods to Unlock Heavy Oil
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Thermal and solvent-based EOR methods are not applicable in many of thin post-CHOPS heavy oil reservoirs in Western Canada. Alkaline-surfactant flooding has been suggested as an alternative to develop these reservoirs. The main mechanism behind these processes has been attributed to emulsion-assisted conformance control due to the effect of synthetic and/or natural surfactants. Because nanoparticles (NPs) offer some advantages in emulsion stabilization, here we combine surface-modified silica NPs and anionic surfactants to enhance the efficiency of heavy oil chemical floods. Based on the results of bulk fluid screening experiments, in the absence of surface-modified silica NP surfactant concentration should be tuned at the CMC (between 1 and 1.5 wt. %) to achieve the highest amount of emulsion. These emulsions are much less viscous than the originating heavy oil. However, at surfactant concentrations far from the CMC, complete phase separation occurs 24 hours after preparation. In the presence of surface-modified silica NP this emulsification was achieved at much lower surfactant concentration. The mixture of 0.1 wt. % anionic surfactant and 2 wt. % surface-modified silica NP produce a homogeneous emulsion of heavy oil in an aqueous phase. This observation was not observed when aqueous phase contains only either 0.1 wt. % anionic surfactant or 2 wt. % silica NP. Preliminary tertiary chemical floods with water containing 0.1 wt. % surfactant and 2 wt. % surface-modified silica NP yielded an incremental oil recovery of 48 % OOIP, which is remarkably higher than that of either surfactant or NP floods with incremental recoveries of 16 and 36 % OOIP, respectively. Tertiary recovery efficiency, defined as ratio of incremental recovery factor to maximum pressure gradient during the tertiary flood, is six times greater for the surfactant/NP mixture than for the surfactant-only flood. This enhancement in recovery efficiency is of great interest for field applications where high EOR and large injectivity are desired.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».