Modeling of CoSolvent Assisted Chemical Flooding for Enhanced Oil Recovery in Heavy Oil Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
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.
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 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».