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Enregistrement W2922786992 · doi:10.2523/iptc-19066-ms

Multiscale Water Ion Interactions at Interfaces for Enhanced Understanding of SmartWater Flooding in Carbonates

2019· article· en· W2922786992 sur OpenAlexfundno aff
Subhash Ayirala, Salah Saleh, Sultan Enezi, Ali Yousef

Notice bibliographique

RevueInternational Petroleum Technology Conference · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of California, Santa BarbaraUniversity of Alberta
Mots-clésBrineSalinityEnhanced oil recoveryIonChemical engineeringRheologyCoalescence (physics)Scanning electron microscopeChemistryMaterials scienceMineralogyGeologyPetroleum engineeringComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this study, we summarize and discuss the data reported from a series of multiscale experiments to explore the interactions of salinity and water ions at both fluid-fluid and rock-fluid interfaces to understand the pore scale mechanisms responsible for oil recovery in SmartWater flooding. These experimental data on various crude oil/brine/carbonate and crude oil-brine physicochemical changes/effects at elevated temperatures were obtained using a variety of static and dynamic techniques at different scales ranging from atomic-molecular-macroscopic scales. The techniques include surface force apparatus (SFA), cryo-broad ion beam scanning electron microscope (BIB-SEM), zeta potentials, microscope based oil liberation, interfacial shear rheology, and integrated thin film drainage apparatus (ITFDA). The salinities of brines were varied from zero salinity deionized (DI) water to higher salinity injection water in addition to changing the individual ion compositions. The integration of results obtained from these different multiscale experiments showed that both salinity and individual water ions play a major role not only to determine the oil release from rock surface due to the interactions at rock-fluids interface, but also to impact released oil ganglion dynamics for efficient oil mobilization through the interactions at fluid-fluid interface. The key findings can be summarized as the following: (1) At zero salinity, unfavorably much higher adhesion as well as stronger rigid films to adversely impact crude oil droplets coalescence were observed at rock-fluids, and fluid-fluid interfaces, respectively; (2) An optimal lower salinity containing sufficient amount of sulfate ions is necessary to cause nano-scale ion exchange at the rock-fluids interface that changes the surface charge/potential to favorably alter adhesion and microscopic contact angles for efficient oil release from rock surface; (3) An adequate salinity containing higher amounts of magnesium and calcium ions is desired to form less rigid films at the fluid-fluid interface that promote the coalescence of released oil ganglia for effective mobilization. Based on these novel findings, SmartWater can be defined as a tailored water containing certain salinity and selective composition of three key ions including sulfates, magnesium, and calcium. It must contain lower amounts of monovalent ions and should have the right balance of the three key ions to enable favorable interactions at both fluid-fluid and rock-fluids interfaces and result in faster as well as higher oil recoveries in carbonates. The analysis on multiscale water ion interactions at both the interfaces performed in this study also sheds the important learning point that not every low salinity water can become a SmartWater for carbonates. These new learnings and the novel knowledge gained would provide useful practical guidelines on how to design optimal injection water chemistries for SmartWater flooding projects in the field.

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 enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,646

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations1
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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