Foam Formulation for High Temperature SAGD Applications
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In SAGD operations, the steam chamber temperature can be as high as 250°C. Foam formulations that can withstand such high temperature are required for field deployment of foam as conformance control technique. An evaluation of 12 surfactant formulations for their viability as steam foam candidate at chamber temperatures as high as 250°C is presented. Unlike other studies in the literature that used nitrogen for foam generation, methane was employed in this project. This project reveals that strong foam can be formed at 250°C. Also, foam is only generated within a specific range of methane mass quality. Stronger foam was formed when steam and methane were injected simultaneously into the core. Lastly, the existence of residual oil in the core reduced the foam strength. We analyzed the effect of a few parameters on foam strength. Parameters considered include concentration of surfactant, presence of steam as well as methane, mass quality of methane, and residual oil saturation. Laboratory analyses comprising thermal stability, solubility, foam height, adsorption, and coreflood, were conducted. The learnings from this project has the ability to accelerate the application of foam systems in high-temperature SAGD operations to increase conformance, maximize steam usage, and ultimately lead to overall reduction in GHG emissions from SAGD projects.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».