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Enregistrement W2925733153 · doi:10.2118/193815-ms

Numerical Modeling of Fluid-Rock Interactions During Low-Salinity-Brine-CO2 Flooding in Carbonate Reservoirs

2019· article· en· W2925733153 sur OpenAlexafffund
Adedapo N. Awolayo, Hemanta Sarma, Long X. Nghiem

Notice bibliographique

RevueSPE Reservoir Simulation Conference · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesExxonMobil Research and Engineering CompanyKillam Trusts
Mots-clésBrineCarbonateSalinityEnhanced oil recoverySolubilitySurface tensionWettingGeologyChemistryMineralogyChemical engineeringPetroleum engineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Fluid-rock interactions can modify certain reservoir properties, notably porosity, permeability, wettability, and capillary pressure, and they may significantly influence fluid transport, well injectivity, and oil recovery. The profound influence of low-salinity-brine flooding is primarily based on wettability alteration, while that of CO2 flooding is based on oil swelling, viscosity reduction, and interfacial tension reduction. Low saline brine, when combined with CO2, leads to higher CO2 solubility and diffusion, and increased brine acidity. The low-salinity-brine-CO2 injection further contributes to the synergy of mechanisms underlying the two processes to improve oil recovery. A reactive transport model, which uses surface complexation reactions (SCR) to describe the equilibrium between the rock surface sites and ion species in the brine solution coupled with transport equation, was developed to predict a set of low-salinity-brine-CO2 flooding experiments conducted on carbonate rocks. While conducting batch simulations of the model, it was shown that the thermodynamic parameters reported in the literature for SCRs in a rock–brine system are not suited to natural carbonate rocks. The same thermodynamic parameters could not fit the model to experimental zeta potential data with pulverized and intact carbonate cores at varying potential determining ion concentrations. The model was further utilized to predict the effluent compositions of potential determining ions in single-phase flooding experiments on natural carbonate cores. The failure of thermodynamic parameters in the prediction of reactive transport single-phase experiments, implies that zeta potential is not enough to optimize such parameters for the reactive transport model. The reactive–transport model parameters were fitted to the single-phase experiments and a temperature-dependent relationship was generated for the thermodynamic parameters. Then, the optimized model was used in investigating the equilibrium between rock, oil and brine in a set of low-salinity-brine-CO2 flooding experiment. The model showed an incremental recovery of 28% over the formation water flooding, similar to the reported recovery from the experiment. The simulation results show that the incremental recovery can be associated with increased CO2 solubility leading to the formation of in-situ carbonated water to reduce interfacial tension and alter wettability. The performance of low-salinity-brine-CO2 flooding in terms of oil production, relative injectivity, and CO2 storage was evaluated on a field case study using field-specific injection parameters. The results demonstrate that the water injected, and injection scheme has a substantial influence on injectivity and oil production. The injectivity was significantly greater for the water-alternating-gas injection, mainly because the rock surface has an increased contact time with CO2-saturated brine. Meanwhile, carbonated water injection shows greater injectivity compared to formation water and low-salinity-brine, and also has higher oil recovery compared to low salinity waterflood and conventional waterflood in the respective order.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,033
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0020,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,260 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations9
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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