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Enregistrement W2906374857 · doi:10.2118/0119-0025-jpt

Reservoir-on-a-Chip Technology Opens a New Window Into Oilfield Chemistry

2018· article· en· W2906374857 sur OpenAlexaboutno aff
Trent Jacobs

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueReservoir Engineering and Simulation Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringPetroleum industryMicrofluidicsOil shalePetroleumGeologyEngineeringNanotechnologyMaterials scienceEnvironmental engineeringWaste managementPaleontology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

With its ability to replicate little slivers of reservoir rocks, microfluidics is giving the oil and gas industry a new way to capture images of interactions between chemicals and hydrocarbons. The biggest advantage this emerging technology holds over more established research tools is that it can capture the images at all. “You actually see what it looks like when the oil, water, and chemistry all interact, and that means we are making direct measurements of the performance characteristics,” explained Stuart Kinnear, the chief executive officer of Interface Fluidics. The Edmonton, Alberta-based startup of just 3 years is generating increasing interest among operators and suppliers that want independent reviews of whether particular production-enhancing chemicals will work inside a reservoir as advertised. The work places it amid a small group of firms trying to take microfluidics from its native home in the biomedical sector and into the oil field. Interface Fluidics’ innovation is a type of microfluidic chip that is etched from a postage-stamp-sized strip of silicon and glass to form what it calls a “reservoir analogue.” Depending on the inputs, such as data obtained from rock samples or even industry literature, a blank chip can in a matter of a few hours be turned into a tiny duplicate of a porous sandstone from Alberta or the nanodarcy pathways of the Permian Basin’s Wolfcamp Shale. So far, more than 20 different types of formations have been replicated for projects involving heavy-oil extraction, hydraulic fracturing fluid analysis, and enhanced oil recovery (EOR) for shale. “We can also copy-and-paste to make a hundred or a thousand copies if you wanted to,” added Kinnear, highlighting another advantage that microfluidics offers over relying solely on analysis of real rock samples: repeatability. Thanks to the chip-making process, “you know the only thing you are changing run to run is the chemistry.” To simulate reservoir-like conditions, the chips are heated, pressurized, and loaded with samples of the crude and water from the look-alike’s actual field. Videos taken as chemicals are introduced reveal how the medley of fluids mobilize around the artificial pore structures and get oil flowing, or not. Kinnear described this element as the technology’s “killer app.” Because each chip is transparent on one side, a microscope-mounted camera can be used to document experiments with high resolution. Prized by first-adopters, the recordings explain what drives flow behavior, e.g., phase trapping, wettability modification, solids deposition, or emulsion. First Adopters See Wide Applicability For at least one chemical maker, that window into porosity has become a critical tool for validating its own emerging technology, a new line of nanosurfactants tailored for shale reservoirs. “The visual aspect is something we’ve never had before, and that really helps us understand what’s going on,” said Bill O’Neil, the research director at ChemTerra Innovation, the chemical subsidiary of Calgary-based service provider Trican Well Service. Its pilot with Interface Fluidics, details of which were published in March (SPE 189780), resulted in the company moving forward with a significantly larger study that is still underway.

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)0,001
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,467
Score d'incertitude au seuil0,929

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,011
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,258 · 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
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