An experimental approach to investigating permeability reduction caused by solvent‐induced asphaltene deposition in porous media
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Permeability reduction resulting from asphaltene deposition in porous media needs to be accounted for by reservoir simulators. Two questions have to be answered in order to quantify the reduction in permeability. The first question is how much asphaltene is deposited in porous media and the second one is how much permeability reduction is associated with a certain amount of asphaltene deposition. This article focuses on answering the latter by conducting laboratory experiments. Sand packs with known porosity, permeability, and sand grain size distribution were saturated with oil. Heptane was used to flood the oil‐saturated sand packs. After flooding with heptane, each sand pack was divided into ten smaller sand packs and the permeability of each small sand pack as well as the amount of deposited asphaltene in each one of them were measured. A method was developed to quantify the amount of deposited asphaltene within different cross sections of the sand packs. Results have been reported in terms of the mass of asphaltene in milligrams deposited on one gram of sand grain. The formation damage factor for each sand pack segment has been reported as the ratio between the permeability of the segment before extracting asphaltene to its permeability after extracting asphaltene. This ratio varied between 0.4–0.9. Asphaltene deposition varied between 1–20 mg/1 g of sand grain. Comparing the experimental results with the result predicted by one of the current correlations showed that the correlation does not accurately predict permeability reduction.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».