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Enregistrement W2899913285 · doi:10.2118/193201-ms

New Developement of Cationic Surfactant Formulations for Foam Assisted CO2-EOR in Carbonates Formations

2018· article· en· W2899913285 sur OpenAlexaboutno aff
N. Gland, E. Chevallier, Amandine Cuenca, Guillaume Batôt

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPulmonary surfactantCationic polymerizationChemical engineeringSolubilityAdsorptionBrineCarbonateEnhanced oil recoverySupercritical fluidViscosityPetroleum engineeringChemistryMaterials scienceOrganic chemistryGeologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract While the global oil demand is set to increase, reducing CO2 emissions is one of the great challenges to be tackled in the coming decades. CO2-EOR has a lot of potential within a CCUS strategy, but the low gas viscosity induces limited sweep efficiency, resulting in poor storage capacity, especially in heterogeneous carbonates formations. CO2-Foams are used to alleviate such drawbacks but special care must be taken with carbonates due to water/surfactants-rock interactions. A new cationic surfactant formulation is designed through a high throughput screening procedure accounting for solubility at high temperature (80°C), high salinity (160g/L TDS) and high hardness (R+=0.3), increased foam half-life time (at 120bar), reduced adsorption on carbonate powder and finally Ottawa sandpack flood tests (non-reactive transport). Core flooding experiments are performed on Indiana Limestone cores at 130bar and 40°C, prior targeting higher temperature. Dense supercritical CO2 is co-injected along with the surfactant formulation at the core inlet to ensure foam generation inside the rock and apparent CO2 viscosity is measured to assess the foam performance of each formulation. In this work several surfactant families are tested, among which: (1) anionic surfactants formulation optimized for their performances in sandstones, (2) switchable cationic surfactant (tertiary amine ethoxylate), (3) cationic surfactant, and (4) optimized cationic surfactant formulation. Solubility of the optimized formulation is found to be excellent in all considered brine (up to high salinity and hardness) and at high temperature; low static is obtained on the carbonate minerals (99% calcite) and bulk foam half-life time with supercritical CO2 (40°C/120bar) exceeds 24h. As a first demonstration step, foaming performance of each surfactant formulation is assessed through coreflood tests using intermediate salinity level water. The foam shear-thinning rheological behavior is obtained for velocities representative of near wellbore to in-depth reservoir conditions (from 5ft/day up to 50ft/day). Apparent viscosities are found to be very good, about dozens of centipoises for the lowest velocities. A technical challenges with carbonates lies in fluid/rock reactivity. The increase of divalent ions concentration in brine generally impairs both solubility and foaming ability of surfactant formulations. Here the use of the selected cationic surfactants less sensitive to divalent cations and allows both low adsorption on carbonate rocks and good foaming performance. A highly promising foaming cationic formulation, compliant with dense CO2 and carbonates, has been designed and thoroughly tested. Results obtained bring new opportunities for the CO2-foam process applied to carbonate formations within an EOR+/CCUS strategy.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,249 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations20
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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