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Enregistrement W2903822843 · doi:10.1115/1.4042238

Low Salinity Hot Water Injection With Addition of Nanoparticles for Enhancing Heavy Oil Recovery

2018· article· en· W2903822843 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.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueJournal of Energy Resources Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of CalgaryUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésEnhanced oil recoveryResidual oilNanoparticleWater injection (oil production)Materials scienceSalinityWater floodingPetroleum engineeringOil in placeSurface tensionChemical engineeringSaturation (graph theory)Steam injectionWettingOil productionEnvironmental scienceChemistryComposite materialNanotechnologyPetroleumThermodynamicsGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, a novel technique of low salinity hot water (LSHW) injection with addition of nanoparticles has been developed to examine the synergistic effects of thermal energy, low salinity water (LSW) flooding, and nanoparticles for enhancing heavy oil recovery, while optimizing the operating parameters for such a hybrid enhanced oil recovery (EOR) method. Experimentally, one-dimensional displacement experiments under different temperatures (17 °C, 45 °C, and 70 °C) and pressures (about 2000–4700 kPa) have been performed, while two types of nanoparticles (i.e., SiO2 and Al2O3) are, respectively, examined as the additive in the LSW. The performance of LSW injection with and without nanoparticles at various temperatures is evaluated, allowing optimization of the timing to initiate LSW injection. The corresponding initial oil saturation, production rate, water cut, ultimate oil recovery, and residual oil saturation profile after each flooding process are continuously monitored and measured under various operating conditions. Compared to conventional water injection, the LSW injection is found to effectively improve heavy oil recovery by 2.4–7.2% as an EOR technique in the presence of nanoparticles. Also, the addition of nanoparticles into the LSHW can promote synergistic effect of thermal energy, wettability alteration, and reduction of interfacial tension (IFT), which improves displacement efficiency and thus enhances oil recovery. It has been experimentally demonstrated that such LSHW injection with the addition of nanoparticles can be optimized to greatly improve oil recovery up to 40.2% in heavy oil reservoirs with low energy consumption. Theoretically, numerical simulation for the different flooding scenarios has been performed to capture the underlying recovery mechanisms by history matching the experimental measurements. It is observed from the tuned relative permeability curves that both LSW and the addition of nanoparticles in LSW are capable of altering the sand surface to more water wet, which confirms wettability alteration as an important EOR mechanism for the application of LSW and nanoparticles in heavy oil recovery in addition to IFT reduction.

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)0,000
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 enseignants0,063
Score d'incertitude au seuil0,485

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,199 · 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