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Enregistrement W3141381666 · doi:10.1021/acs.energyfuels.0c04076

Numerical Study of Immiscible Foam Propagation in Porous Media in the Presence of Oil Using an Implicit-Texture Foam Model

2021· article· en· W3141381666 sur OpenAlexaff
Masoud Kamyab, Mohammad Simjoo, Morteza Dejam, Alireza Alamatsaz

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensVirtual Materials Group (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnhanced oil recoveryPetroleum engineeringPorous mediumMaterials scienceFoaming agentResidual oilPorosityGas oil ratioSaturation (graph theory)Viscous fingeringWell controlFossil fuelComposite materialEnvironmental scienceChemical engineeringGeologyChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Gas injection is one of the established methods in enhanced oil recovery. Nevertheless, poor sweep efficiency and viscous instabilities result in early gas breakthrough. Lowering injected gas mobility through foaming is a potential solution to solve the forenamed challenges. Although foaming of the injected gas has been proposed in various stages of oil production, comparatively few studies are carried out about foam injection modeling in the presence of oil. In this study, we aimed to numerically investigate the immiscible foam propagation in a thick, heterogeneous, water-flooded sandstone reservoir with a primary goal to control the surge of the produced gas–oil ratio (GOR) and also the possible incremental oil production by foam. To this end, the implicit-texture local-equilibrium foam model was used to address that how a stable foam front could affect fluid saturation and their mobility in the presence of waterflood residual oil. We treated the reservoir model by considering a pair of horizontal injection/production well through the upper and lower parts of the reservoir to mimic the foam-assisted gravity drainage scheme. Foam generation was considered through alternating (SAG) and simultaneous injection of gas and surfactant solution, and its performance was compared with continuous gas injection and water alternating gas injection. Results showed that gas-phase mobility was reduced in the presence of foam, leading to delaying of gas breakthrough and thereby improvement of gas sweep efficiency. The latter caused a significant reduction in produced gas–oil ratio, enhanced the control of the front movement, and resulted in better oil sweeping. In comparison to the SAG method, occurrence of fingering phenomena in foam co-injection was less likely. In addition, foam front in co-injection method exhibited relatively slower movement compared to the SAG method. Also, with ignoring the prescribed pressure constraint in injection well, the stability and uniformity of the generated foam front decreased, leading to more occurrences of fingering and thus reduction in oil recovery.

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)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,040

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,261
Écart entre enseignants0,243 · 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'étudeSimulation ou modélisation
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

Citations6
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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