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Enregistrement W3010647323 · doi:10.2118/199909-ms

Effects of Oil Viscosity and Injection Velocity on Imbibition Displacement in Sandstones

2020· article· en· W3010647323 sur OpenAlexaff
Danial Arab, Apostolos Kantzas, Steven L. Bryant

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésImbibitionCapillary actionViscosityResidual oilSaturation (graph theory)Water injection (oil production)Capillary numberPetroleum engineeringViscous fingeringCapillary pressureChemistryGeotechnical engineeringMaterials scienceGeologyMechanicsPorous mediumComposite materialPorosityPhysicsMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Water flooding has been applied for more than seventy years in both conventional and unconventional heavy oil reservoirs. Although it is generally accepted that the mechanisms of water flooding in heavy oil systems are totally different than that of light oil reservoirs, there is not a systematic study to specifically investigate water flooding in heavy oil systems. This article presents the findings of core flooding experiments in water-wet systems and gives some insights on the interplay between capillary and viscous forces in imbibition displacement processes. Seven different oils of various viscosities, ranging from 1 to 15,000 mPa.s at 25 °C, were used in nineteen core flooding experiments where injection velocity was changed from 0.7 to 24.3 ft/D (2.5 × 10−6 m/s to 86.0 × 10−6 m/s). An in-line densitometer was used to precisely determine breakthrough time. Capillary forces and instability analysis were used to quantify the balance between viscous and capillary forces. On physical grounds, the capillary number, which is the relative magnitude of viscous and capillary forces during a displacement, should be the first-order influence on residual oil saturation. However, Abrams (Abrams, 1975) showed that accounting for the viscosity ratio improves the correlation to residual oil saturation for oil viscosity below 37 mPa.s. Our observations extend the range of oil viscosity to 15,000 mPa.s and when combined with 178 datasets from the literature indicate that viscosity ratio has much more influence than capillary number on residual oil saturation. Standard models such as Buckley-Leverett theory predict that oil recovery at water breakthrough depends only on phase mobilities. However, our observations indicate that flow velocity also influences breakthrough oil recovery. At oil to water viscosity ratios smaller than 20, breakthrough oil recovery monotonically increases with increasing injection velocity. For intermediate viscosity ratios (20 < μo < 160), breakthrough oil recovery increases with decreasing injection velocity. At higher values of viscosity ratios, breakthrough oil recovery is almost independent of injection velocity. In these cases, late time oil recovery remarkably increases with decreasing injection velocity. This effect is more pronounced in more viscous oil systems suggesting the importance of imbibition in these systems. Our observations prove that water flooding, if applied at the most optimized mode that is a strong function of oil viscosity, can still be a very efficient EOR technique.

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: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,199
Écart entre enseignants0,194 · 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'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

Citations7
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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