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Enregistrement W3114280020 · doi:10.2118/200841-pa

Tertiary-Recovery Improvement of Steam Injection Using Chemical Additives: Pore-Scale Understanding of Challenges and Solutions Through Visual Experiments

2020· article· en· W3114280020 sur OpenAlexaff
Randy Agra Pratama, Tayfun Babadagli

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSteam injectionWettingResidual oilImbibitionMicromodelCapillary pressureMaterials scienceChemical engineeringEnhanced oil recoveryPorous mediumPhase (matter)Saturation (graph theory)Capillary actionPetroleum engineeringPorosityChemistryComposite materialOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Our previous research, honoring interfacial properties, revealed that the wettability state is predominantly caused by phase change—transforming liquid phase to steam phase—with the potential to affect the recovery performance of heavy oil. Mainly, the system was able to maintain its water-wetness in the liquid (hot-water) phase but attained a completely and irrevocably oil-wet state after the steam-injection process. Although a more favorable water-wetness was presented at the hot-water condition, the heavy-oil-recovery process was challenging because of the mobility contrast between heavy oil and water. Correspondingly, we substantiated that the use of thermally stable chemicals, including alkalis, ionic liquids, solvents, and nanofluids, could propitiously restore the wettability. Two types of heavy oil (450 and 111,600 cp at 25°C) were used in a glass-bead-pack model at steam temperatures up to 200°C. Initially, the glass-bead-pack model was saturated with synthesized formation water and then displaced by heavy oils. The process was then followed by steam injection generated by escalating the temperature to steam temperature and maintaining a pressure lower than saturation pressure. Subsequently, the previously selected chemical additives were injected into the glass-bead-pack model as a tertiary-recovery application to further evaluate their performance. We observed that phase change (in addition to the capillary forces) was substantial in affecting both the phase distribution/residual oil in the porous media and wettability state. A more oil-wet state was evidenced in the steam case rather than in the liquid (hot-water) case. Despite the conditions, auspicious wettability alteration was achievable with thermally stable surfactants, nanofluids, water-soluble solvent [dimethyl ether (DME)], and switchable-hydrophilicity tertiary amines (SHTAs), improving the capillary number. The residual oil in the porous media yielded after injections could be favorably diminished post-chemical injection (for example, in the case of DME). In addition, more than 80% of the remaining oil was recovered after adding this chemical to steam. Analyses of wettability alteration and phase distribution/residual oil in the porous media through glass-bead-pack-model visualization on thermal applications present valuable perspectives in the phase-entrapment mechanism and the performance of heavy-oil recovery. This research also provides evidence and validations for tertiary recovery beneficial to mature fields under steam applications.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,141
Score d'incertitude au seuil0,496

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0000,000

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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,222 · 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 tête enseignante, 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

Citations12
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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