Integrating Silicate-Based Nanoparticles with Low-Salinity Water Flooding for Enhanced Oil Recovery in Sandstone Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
A large number of researchers have endeavored to delineate the effects of injecting brine with a low ionic strength in oil reservoirs in the past decade. However, we still cannot conclude the overriding mechanism(s) of recovering oil from this technique. Even with a detailed review of the literature, the effect of low-salinity water flooding (LSWF) shows that a bewildering array of conflicting results have been reported. From the physicochemical point of view, understanding how brine and oil chemistry affects oil recovery helps to optimize recovery from such processes. Furthermore, the use of brine with low ionic strength coupled with nanoparticles during enhanced oil recovery (EOR), especially in the presence of monovalent ions and/or divalent cations, presents a new field of study that requires further investigations. Herein, the main objective of this study was to investigate the fluid/rock interactions at different salinities in the presence of various surface-modified pyroxene nanoparticles. Pyroxene was surface modified using polyethylene amine (PEI), poly(ethylene oxide) (PEO), and triethoxyoctylsilane (TOS). Surface charge, wettability measurements in the presence of various ions in the irreducible water, and core flooding experiments have been conducted to understand the underlying mechanism(s). The surface charge was evaluated by zeta potential measurements, and wettability was determined by the contact angle, imbibition, and relative permeability measurements. Sandstone outcrops and three oil samples with different composition were used. The results show that adding 0.005 wt % nanoparticles to brine with low ionic strength (1000 ppm) can improve the nanofluid stability and EOR. Additionally, in the presence of LSWF combined with nanoparticles, the thickness of the double layer on the rock surface greatly expands, thus increasing the magnitude of zeta potential compared to LSWF alone. The contact angle in the presence of LSW alone and N-PEO, N-PEI, and N-TOS nanofluids was measured as 94 ± 3, 118 ± 3, 112 ± 3, and 130° ± 3°, respectively, conforming wettability alteration from oil/neutral wet to stronger water-wet. Moreover, the greater repulsive force due to double-layer expansion creates a significant shift in the relative permeability curve to the right. Consequently, this results in improved oil recovery by about 15% of the oil originally in place. Based on the obtained findings, LSWF coupled with nanoparticles provides a prospect of being applied in EOR.
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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 ».