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Enregistrement W2795289343 · doi:10.2118/190196-ms

Modeling of CoSolvent Assisted Chemical Flooding for Enhanced Oil Recovery in Heavy Oil Reservoirs

2018· article· en· W2795289343 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSPE Improved Oil Recovery Conference · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesExxonMobil Research and Engineering Company
Mots-clésMicroemulsionPetroleum engineeringEnhanced oil recoveryProcess engineeringSolubilityPulmonary surfactantSurface tensionProcess (computing)Steam injectionChemistryViscosityEnvironmental scienceChemical engineeringMaterials scienceThermodynamicsComputer scienceOrganic chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Many attempts have been made to understand, design, and optimize a chemical flooding process; however, the current low oil price environment makes its implementation very challenging from an economics point of view. Recently, CoSolvent Assisted Chemical Flooding (CACF) has been considered as a promising approach to reduce the cost of surfactant-based recovery methods, especially in heavy oil reservoirs. More importantly, recent studies indicated that CACF can be efficiently applied at relatively low temperature, i.e., without the need of steam injection. This helps reduce for the cost of steam generation and injection, and the associated greenhouse gas effects. This paper presents a new development in modeling CACF using an Equation-of-State (EOS) compositional reservoir simulator. We used a new approach to model the behavior of the oil-water-microemulsion system based on solubility data without modeling type III microemulsion explicitly. The results showed an excellent agreement with numerous chemical coreflooding data and are in agreement with a chemical floodingresearch simulator. The new development presented includes the effects of cosolvent on rheological properties and phase behavior of microemulsion in the CACF process, particularly microemulsion viscosity and interfacial tension. The proposed model showed good agreement with four published CACF coreflood experiments in which surfactant was not used in alkali and polymer chemical slugs. This model efficiently captures the complex chemical reactionsoccurring in the CACF process, i.e., generation of in-situ soap based on reactions between alkali and a rich acid component in heavy crude oil. The model provides consistent results with laboratory coreflood data at different operating temperatures, which is very important for heavy oil reservoirs. The ultimate recovery factor by CACF coreflooding is about 97%, similar to ASP (Alkali, Surfactant and Polymer) coreflooding, but without the need of surfactant injection.

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,309
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,026
Tête enseignante GPT0,263
Écart entre enseignants0,236 · 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