A Laboratory Protocol for Evaluating Microemulsions for Enhanced Oil Recovery while Fracturing
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this paper, we developed a laboratory protocol to evaluate the performance of three microemulsion (ME) additives in fracturing water for enhanced oil recovery. We applied the protocol on oil, brine, and core samples from two wells completed in the Montney (MT) Formation in the following steps: 1) Performing bulk-phase tests to evaluate fluid properties, particle size and stability of nanodispersions (ND) generated by mixing the ME additives with water, 2) Characterizing natural wettability of the core plugs by spontaneous imbibition and contact angle tests, and 3) Evaluating surfactant-assisted imbibition oil recovery during the shut-in time by conducting systematic contact-angle and counter-current imbibition tests under different conditions of brine salinity. Results of fluid-fluid tests, showed that one of the MEs, gives the smallest particle size (36.54 nm), the lowest IFT (0.1753 mN/m), the closest oil-solubility to Winsor III, and the best stability compared with other MEs. In rock-fluid experiments, performed by the candidate ME from fluid-fluid tests, we observed higher and faster imbibition oil recovery by mixture of ME with tap water (52% oil-recovery) compared with mixture of ME with brine (16.6% oil-recovery). In addition, adding the ME additives in brine does not improve imbibition oil recovery compared with the brine without ME additive (7.5%).
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».