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Enregistrement W3095636828 · doi:10.2118/201609-ms

Cellulose Nanocrystal Switchable Gel for Improving CO2 Sweep Efficiency in Enhanced Oil Recovery and Gas Storage

2020· article· en· W3095636828 sur OpenAlexaff
Ali Telmadarreie, Christopher Johnsen, Steven L. Bryant

Notice bibliographique

RevueSPE Annual Technical Conference and Exhibition · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueAdvanced Cellulose Research Studies
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnhanced oil recoveryMaterials scienceChemical engineeringPorous mediumPorosityViscosityRheologyPhase (matter)Petroleum engineeringNanocrystalNanotechnologyComposite materialChemistryGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract CO2 injection is regarded as an important method for enhanced oil recovery (EOR) and greenhouse gas control by storing CO2 underground. However, the reservoir heterogeneity and low viscosity of CO2 will result in poor sweep and therefore inadequate oil recovery and inefficient gas storage. The entanglement of biopolymers is a well-known phenomenon that, when controlled, can result in a smart fluid with strong gelation properties. We have shown that when a suitable salt is incorporated into the cellulose nanocrystal (CNC), the fluids undergo gelation upon contact with bulk phase CO2 but remain a flowing liquid otherwise. In this study, we applied this composition-selective trigger to improve the sweep efficiency in CO2 EOR and sequestration. Benchtop tests were performed to observe the gelation time and strength of gel to optimize the chemical concentrations accordingly. Parameters such as CNC and salt concentrations were optimized to tune the gelation time and gel strength. The optimized CNC fluid was tested for its ability to turn to gel within the porous medium as CO2 encounters the fluid. Flow tests were performed in a representative model porous media to analyze the in-situ gelation inferred from pressure profile and fluid production. CO2 and N2 gas were used as the gas phases. A heterogeneous dual-sandpack was used to demonstrate sweep efficiency improvement during CO2 injection. Tuning the chemical concentration enabled us to optimize the gel strength and more importantly gelation time across a wide range, from 5 minutes to more than 48 hours. The gel can be easily broken in contact with nitrogen gas. After CNC+salt fluid was placed in porous media initially containing water and CO2, subsequent injection of CO2 required a very large pressure gradient to initiate flow demonstrating the in-situ generations of gel. Once the flow was initiated, subsequent sequential injections of CO2 and N2 exhibited smaller resistance to N2 than to CO2, consistent with the reversible gel/solution transition in the presence/absence of CO2 observed in batch experiments. Flow tests in heterogeneous dual-sandpack (with permeability contrast of 5) revealed that in-situ gelation diverts injected CO2 almost entirely to the lower permeability layer, which had been almost completely bypassed during injection prior to the CNC+salt injection. The composition-specific trigger, the ability to control the fluid's properties, and the renewable source of nanomaterials will open up an enormous opportunity for CO2 injection processes in heterogeneous reservoirs, in challenging locations (i.e. offshore) and in related applications such as CO2 sequestration.

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)0,000
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,247 · 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

Citations5
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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