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Enregistrement W3147118349 · doi:10.2118/200880-ms

Can We Generate Stable Pickering Emulsions Activating Naturally Occurring Nanoparticles in the Reservoir for Cost Effective Heavy-Oil Recovery?

2021· article· en· W3147118349 sur OpenAlexaff
Zhenjie Wang, Tayfun Babadagli, Nobuo Maeda

Notice bibliographique

RevueSPE Western Regional Meeting · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiquePickering emulsions and particle stabilization
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMicromodelEnhanced oil recoveryOil in placePickering emulsionEmulsionChemical engineeringBentoniteKaoliniteSalinityZeta potentialDispersion (optics)Clay mineralsAdsorptionPetroleum engineeringMaterials scienceChemistryNanoparticlePorous mediumMineralogyPorosityGeologyPetroleumOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Activating naturally occurring nanoparticles in the reservoir (clays) to generate Pickering emulsions results in low-cost heavy oil recovery. In this study, we test the stability of emulsions generated using different types of clays and perform a parametric analysis on salinity, pH, water to oil ratio (WOR), and particle concentration; additionally, we report on a formulation of injected water used to activate the clays found in sandstones to improve oil recovery. First, oil-in-water (O/W) emulsions generated by different clay particles (bentonite and kaolinite) were prepared for both bottle tests and zeta potential measurements, then the stability of dispersion was measured under various conditions (pH and salinity). Heavy crude oils (50 to 170,000 cP) were used for all experiments. The application conditions for these clay types on emulsion generation and stability were examined. Second, sandpacks with known amounts of clays were saturated with heavy-oil samples. Aqueous solutions with various salinity and pH were injected into the oil-saturated sandpack with a pump. The recoveries were monitored while analyzing the produced samples; a systematic comparison of emulsions formed under various conditions (e.g., salinity, pH, WOR, clay type) was presented. Third, glass bead micromodels with known amounts of clays were also prepared to visualize the in-situ behavior of clay particles under various salinity conditions. The transparent mineral oil instead of opaque heavy oil was used in these micromodel tests for better visualization results. Recommendations were made for the most suitable strategies to enhance heavy oil recovery with and without the presence of clay in the porous medium; moreover, conditions and optimal formulations for said recommendations were presented. The bottle tests showed that 3% bentonite can stabilize O/W emulsions under a high WOR (9:1) condition. The addition of 0.04% of NaOH (pH=12) further improved the emulsion stability against salinity. This improvement is because of the activation of natural surfactant in the heavy oil by the added alkali—as confirmed by the minimum interfacial tension (0.17 mN/M) between the oil and 0.04% of the NaOH solution. The sandpack flood experiments showed an improved sweep efficiency caused by the swelling of bentonite when injecting low salinity fluid (e.g., DIW). The micromodel tests showed a wettability change to be more oil-wet under high salinity conditions, and the swelling of bentonite would divert incoming water flow to other unswept areas thus improving sweep efficiency. This paper presents new ideas and recommendations for further research as well as practical applications to generate stable emulsions for improved waterflooding as a cost-effective approach. It was shown that select clays in the reservoir can be activated to act as nanoparticles, but making them generate stable (Pickering) emulsions in-situ to improve heavy-oil recovery requires further consideration.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,017
Score d'incertitude au seuil0,642

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,295
Écart entre enseignants0,254 · 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

Citations4
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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