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Enregistrement W3008385384 · doi:10.2118/199898-pa

Probing Methane Foam Transport in Heterogeneous Porous Media: An Experimental and Numerical Case Study of Permeability-Dependent Rheology and Fluid Diversion at Field Scale

2020· article· en· W3008385384 sur OpenAlexaboutno aff
Yongchao Zeng, R. Z. Kamarul Bahrim, J. A. W. M. Groot, S. Vincent-Bonnieu, Jeroen Groenenboom, Siti Rohaida Mohd Shafian, Arif Azhan Abdul Manap, Raj Deo Tewari, Erfan Mohammadian, Amin Azdarpour, Hossein Hamidi, Sibani Lisa Biswal

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPorous mediumRheologyPermeability (electromagnetism)Enhanced oil recoveryPetroleum engineeringMethaneRelative permeabilityMaterials scienceViscous fingeringViscosityPorosityReservoir simulationGeologyMechanicsGeotechnical engineeringComposite materialChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary This paper advances the understanding of foam transport in heterogeneous porous media for enhanced oil recovery (EOR). Specifically, we investigate the dependence of methane foam rheology on the rock permeability at the laboratory scale and then extend the observations to the field scale with foam modeling techniques and reservoir simulation tools. The oil recovery efficiency of conventional gasflooding, waterflooding, and water-alternating-gas (WAG) processes can be limited by constraints such as bypassing effects (including both viscous fingering and channeling mechanisms) and gravity override. The problem can be more severe if the reservoir is highly fractured or heterogeneously layered in the direction of flow. Foam offers the promise to address the three issues simultaneously by better controlling the mobility of injected fluids. However, limited literature data of foam-flooding experiments were reported using actual reservoir cores at harsh conditions. In this paper, a series of methane (CH4) foam-flooding experiments were conducted in three different actual cores from a proprietary reservoir at an elevated temperature. It is found that foam rheology is significantly correlated with the rock permeability. To quantify the mobility control offered by foam, we calculated the apparent viscosity on the basis of the measured pressure drop at steady state. Interestingly, the apparent viscosity was found to be selectively higher in the high-permeability cores compared with that in the low-permeability zones. We parameterized our system using a texture-implicit-local-equilibrium model (STARS™ simulator, Computer Modelling Group, Calgary, Alberta, Canada) to illustrate the dependence of foam parameters on rock permeability. In addition, we created a two-layered model reservoir using an in-house simulator called modular reservoir simulator (MoReS; Shell Research, Rijswijk, The Netherlands) to elucidate the role of different driving forces for fluid diversion at the field level. We took into consideration the combined effect of gravitational, viscous force, and capillary forces in our simulation. We show that the gravitational forces prevent the gas from sweeping the lower part of the reservoir. However, the poor sweep can be ameliorated by intermittent surfactant injection to generate foam. In addition, the capillary force which hinders the gas (nonwetting phase) from entering the low-permeability region can be effectively leveraged to redistribute the fluids in the porous media, resulting in better sweep efficiency. We conclude that foam if properly designed can effectively improve the conformance of the WAG EOR in the presence of reservoir heterogeneity.

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 enseignants0,235
Score d'incertitude au seuil0,482

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations34
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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