Development of a Microfluidic Method to Study Enhanced Oil Recovery by Low Salinity Water Flooding
Notice bibliographique
Résumé
Microfluidics is an appealing method to study processes at rock pore scale such as oil recovery because of the similar size range. It also offers several advantages over the conventional core flooding methodology, for example, easy cleaning and reuse of the same porous network chips or the option to visually track the process. In this study, the effects of injection rate, flood volume, micromodel structure, initial brine saturation, aging, oil type, brine concentration, and composition are systematically investigated. The recovery process is evaluated based on a series of images taken during the experiment. The remaining crude oil saturation reaches a steady state after injection of a few pore volumes of the brine flood. The higher the injection rate, the higher the emulsification and agitation, leading to unstable displacement. Low salinity brine recovered more oil than the high salinity brine. Aging, initial brine saturation, and the presence of divalent ions in the flood led to a decrease in the oil recovery. Most of the tests in this study showed viscous fingering. The analysis of the experimental parameters allowed to develop a reliable and repeatable procedure for microfluidic water flooding. With the method in place, the enhanced oil recovery test developed based on different variables showed an increase of up to 2% of the original oil in place at the tertiary stage.
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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) | 0,000 | 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 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 ».