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Enregistrement W2801960062 · doi:10.2118/190086-ms

Single Phase Microemulsions Applied to Oil Sands

2018· article· en· W2801960062 sur OpenAlexaboutno aff
Pushpesh Sharma, Konstantinos Kostarelos, Xiaolu Xiong

Notice bibliographique

RevueSPE Western Regional Meeting · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAsphaltPulmonary surfactantOil sandsPetroleum engineeringMicroemulsionPhase (matter)DiluentWork (physics)Oil in placeFlow (mathematics)Materials scienceEnvironmental sciencePetroleumChemical engineeringChemistryGeologyMechanicsComposite materialEngineeringMechanical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Extra–heavy oil sands deposits represent a significant part of the oil resources available all around the world. Current recovery techniques such as open pit mining, SAG-D, etc., are not very efficient and have been debated for their possible adverse effect on environment. We propose a method of oil recovery that has the potential of being a "game changer" for such resources: using cyclic injection of surfactant solutions forming single–phase microemulsion (m.e.) without mobilizing the oil. This type of m.e. has several advantages: it is less viscous than the extra heavy oil/bitumen; when the surfactant is injected, the m.e. can finger through the tar to a production well, where it will contain a high mass of heavy oil and can be transported without addition of diluent. This approach would use two parallel horizontal wells as an injector/producer pair so that injected surfactant solution would create viscous fingers/flow paths through the oil sands. The m.e. formed during the process would be produced in the second well. After transportation, the surfactant will need to be recovered from the m.e. and recycled for re-injection. Phase behavior experiments such as surfactant screening, salinity scans and aqueous stability were conducted focusing on forming single phase m.e. Previous work aimed at single phase m.e. used coal tar as a model oil for phase behavior studies and flow experiments that yielded promising results. As a result of the previous work, new phase behavior studies were conducted using bitumen extracted from oil sands obtained from Alberta, Canada that are presented in this paper. Three flow experiments were conducted using a surfactant formulation selected based on the results of the phase behavior experiments to recover bitumen from the oil sands. For bitumen, single phase m.e. was achieved with a mixture of internal olefin sulfonate and alcoxy sulfate (1:1) surfactants with alkali (sodium carbonate), with bitumen solubilization of the order of 300,000 ppm. The three flow experiments were conducted to explore two different flow schemes, to compare a synthetic oil sand (bitumen from oil sands mixed with OK-75 sand) with an actual oil sand, and to investigate the effects of two experimental setups. The recoveries from these flow experiments were lower than expected, only achieving a bitumen solubilization of the order of 10,000 ppm. The analyses of the results and possible reasons for lower recovery are discussed in the paper. Surfactant solubilization method using single phase m.e., could provide an environment-friendly alternative to current recovery methods. It would also eliminate the need of adding solvents for transportation. While improved surfactant formulations could yield better recovery, the economic feasibility of the process will depend upon the final step—recovery of the surfactant from the produced m.e. Work is currently being conducted on several potential surfactant recovery processes.

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 enseignants0,170
Score d'incertitude au seuil0,860

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,273
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations2
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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