Designing a Robust ASP Formulation for The Kuparuk Field
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This paper discusses surfactant, co-solvent, alkali and polymer (ASP) formulations developed for the Kuparuk Field in Alaska. This field is a mature conventional reservoir that exhibits favorable characteristics for surfactant flooding. The formulations have been tested in the laboratory and in the field with good results. In core floods with live oil and reservoir core, oil saturation has been driven below 5% (Sorc) recovering more than 90% of the waterflood residual oil (Sorw). An ASP treatment, via a single well chemical tracer test, has yielded an Sorc of 1% recovering 96% of the Sorw in the field. However, the process of developing ASP formulations that effectively recover residual oil and represents a commercially viable ASP flood has been challenging. Driving the surfactant retention to low values has required the use of enhanced alkoxylated surfactants and co-solvents that provide low interfacial tension (IFT) micro-emulsions with low viscosity under broad salinity ranges. Kuparuk's rock mineralogy has also played an important role due its heterogeneity and high clay content. Clays with iron bearing minerals and significant ionic exchange have required a systematic study to better understand the effect of reservoir rock on the surfactant treatment. The impact of calcium and magnesium released by the reservoir rock was of primary concern. Significant results from the Kuparuk ASP formulation study are summarized. The performance of formulation components and their overall effect on surfactant retention, as well as rock mineralogy, are analyzed in detail. Experimental methodologies, analytical studies, and adequate core flood practices used to overcome challenges are also discussed. The lessons learned from this study have the potential to be used in other Alaskan fields, unlocking vast and valuable resources from mature reservoirs as well as new discoveries.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».