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Enregistrement W2943396133 · doi:10.11575/prism/36419

Geochemical Modeling of Oil-Brine-Rock Interactions during Brine-Dependent and Brine-CO2 Recovery Technique in Carbonate Petroleum Reservoirs

2019· dissertation· en· W2943396133 sur OpenAlexfundno aff
Adedapo N. Awolayo

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2019
Typedissertation
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesKillam TrustsConcordia UniversityGovernment of Canada
Mots-clésBrineGeologyCarbonatePetroleum engineeringPetroleumGeochemistryGeotechnical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The brine-dependent recovery process involves the tweaking of the ionic composition and strength of the injected water compared to the initial in-situ brine to improve oil production. The recovery process has seen much global research efforts in the past two decades because of its benefits over other oil recovery methods. In recent years, several studies, ranging from laboratory coreflood experiments to field trials, admit to the potential of recovering additional oil in sandstone and carbonate reservoirs and has been well-explored on two frontlines, namely, brine dilution and compositional variation. However, many challenges have saddled the recovery process, such as disputes over the fundamental chemical mechanisms; difficulty with construction of a representative model to give reliable interpretation and prediction of the process, and these necessitate applicable solution. Therefore, this study explores the formulation of theory based on experimentally-observed behavior to couple equations of multicomponent transport and geochemical reactions. Mechanisms such as dispersion/diffusion, advection, instantaneous equilibrium reactions, and non-equilibrium rate-controlled reactions are captured in the construction of the numerical models. The DLVO theory of surface forces was also applied to rationalize potential determining ion interactions and to evaluate the contribution of each force component to the wettability change in the oil-brine-rock system and the characteristic oil recovery improvement. The model was applied to interpret recently-published results on the different approaches that have been explored in the application of brine-dependent recovery process in carbonate reservoir rocks. The focus being that identifying the dominant mechanisms responsible for the observed improved recovery will help substantiate the field application of the process. The study demonstrates that injected brines, containing potential determining ions depleted in NaCl, are more effective at improving recovery when it, and wettability alteration is much more pronounced at high temperatures. It was also illustrated that potential determining ion concentrations play a more significant role as compared to brine salinity reduction. The magnitude of the contribution of the electrostatic force to sustaining a stable water film increases with decreasing ionic strength, either through reduction of NaCl, Ca2+ or brine dilution, or increasing SO42- concentration. Mineral dissolution/precipitation is necessary for the pursuit of re-establishing equilibrium and should not be ignored in modelling different mineralogical carbonate rocks. The derived optimized thermodynamic parameters are demonstrated to be widely applicable. Although chalk and limestone differ by surface area and reactivity, the same thermodynamic parameters are applicable in modeling the recovery process in their respective reservoir rocks. There is a significant increase in relative injectivity for brine-CO2 recovery mainly due to more exposure to a higher amount of CO2-saturated-brine

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,706
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,190 · 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.

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

Citations3
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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