Combined Low Salinity Water Injection and Foam Flooding in Sandstone Reservoir Rock: A New Hybrid EOR
Notice bibliographique
Résumé
Abstract To date, several methods have been designed and implemented either individually or as combination to increase oil recovery. The combined methods also called hybrid Enhanced Oil Recovery (EOR) pose great challenges in the oil and gas industry. This is also confirmed from the Industry Technology Facilitator (ITF)'s Gulf Cooperation Council (GCC) Technology roadmap that pinpointed hybrid EOR as the top challenge. This work investigates the potential of a new hybrid EOR method termed Low Salinity Water Assisted Foam flooding (LSWAF). Typically, it consists of injecting Low Salinity Water (LSW) followed by an alternated injection of a Surfactant Aqueous Solution (SAS) and CO2 gas. The selection of LSW was based on its ability to produce significant changes of rock wettability. While the SAS was made, so that it results in a considerable reduction of IFT and produce foam that will remain considerably stable in the presence of oil under reservoir conditions. The selection of the best LSW and SAS followed a screening phase whereby formulations of different ion compositions and salinities were prepared and their performances were compared against each other. Tests were carried out by using two types of light crude oil with different Total Acid Number and Base Number, namely Crude oil A and B. In terms of changes in wettability, for both crude oils A and B, the experimental results revealed that much changes were experienced by the LSW of KCl composition followed by that of NaCl, then CaCl2, MgCl2, Mix composition, and finally the formation water (FW) that presented negligible changes. The changes with crude oil B were greater than crude oil A. However, for crude oil A and B, the core flooding experiments showed that the highest residual oil recovery was achieved by the LSWAF of KCl composition (87.45% of OOIP) compared to the MgCl2 and FW.
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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 ».