Notice bibliographique
Résumé
Technology Focus The bulk of the literature on enhanced oil recovery (EOR) from the past year has been devoted to an improved understanding of trends started more than a decade ago with physical and numerical modeling. A quick review of the basics will be helpful for putting these developments in perspective. The concept of displacement in an EOR method requires bringing the mobility ratio of displacing fluid to that of displaced oil under unity [Kw µ o / Ko µw less than 1; Ko, Kw being relative permeabilities of displaced oil and displacing fluid (e.g., water), respectively, and µ o, µw being their respective viscosities], and increasing sweep efficiency (Es) of the displacement process. Various established EOR methods try to accomplish this in different ways, depending on the formation and oil types, aiming to keep costs and environmental impact down while obtaining high and quick recovery. Thus, polymers or foams have been used traditionally to increase viscosity of displacing fluids (µw). To reduce Kw/Ko, surfactant; alkaline; microbes, which create in-situ surfactants; or low-salinity water, which changes wettability to water, were used. Steam or hot water have also been used to reduce both Kw and µo. Miscible gas or solvent displacements were used to attack µo. Quite frequently, a combination of these mechanisms has been applied, alkaline/surfactant/ polymer being a good example. Similarly, to address improvement in sweep, blocking agents such as polymers, microgels, or microbes, or a combination of a couple of these mechanisms, have been applied. While the underlying mechanisms remain the same, major developments in EOR in recent years center on the use of engineered water or nanoparticles to reduce Kw, on the experimental development of chemicals that are less susceptible to high-temperature and high-salinity environments, or on the use of novel computational techniques and machine learning to design and monitor the flood operations better. The literature of the last year is an important reflection of that evolution, as the selected papers reflect. Recommended additional reading at OnePetro: www.onepetro.org. SPE 195553 Investigation of Pore-Scale Mechanisms of Microbial Enhanced Oil Recovery Using Microfluidics by Calvin Gaol, Clausthal University of Technology, et al. SPE 192110 Polymers and Their Limits in Temperature, Salinity, and Hardness: Theory and Practice by Eric Delamaide, IFP Technologies Canada, et al. SPE 192651 Performance Evaluation and Field Trial of Self-Adaptive Microgel Flooding Technology by Zhe Sun, China National Offshore Oil Corporation, et al.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».