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Enregistrement W3156132752 · doi:10.2118/185772-pa

Impact of Temperature on Scale Formation in Chalk Reservoirs

2018· article· en· W3156132752 sur OpenAlexafffund
Oleg Ishkov, Roberta Guarnieri, M. M. Jordan, Eric Mackay

Notice bibliographique

RevueSPE Production & Operations · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydrocarbon exploration and reservoir analysis
Établissements canadiensNalco (Canada)
Organismes subventionnairesU.S. Geological SurveyEnergi SimulationHeriot-Watt University
Mots-clésBrineSeawaterCarbonateStrontiumGeologySulfateMineralogyGeochemistryChemistryOceanography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary Operators are collecting abundant produced-water data that are often underused. Produced-water-composition data provide clues related to the geochemical reactions that are occurring in the subsurface. This information can be useful for monitoring interwell connectivity and predicting and managing oilfield scale resulting from brine supersaturation. Coupling thermodynamic calculations with produced-water analysis helps to identify geochemical effects that could affect oil recovery. This work addresses the difference that reservoir temperature has on geochemical reactions in carbonate reservoirs by comparing data from two offshore fields and identifying the rock/brine and brine/brine reactions that will affect scale management. Two seawater-flooded chalk fields located near each other were selected as candidates for comparison. The temperature of one field is 130°C, whereas for the other field, it is 90°C. Produced-water samples (a total of 6,800) from these two fields were analyzed, and the compositional trends were plotted to identify the deviation from conservative (nonreacting) behavior. The compositional trends were then grouped to identify if there were common features between wells. This analysis was complemented by 1D reactive-transport modeling to identify the reactions that would be consistent with the observed trends. Two groups of wells were identified within each reservoir on the basis of the produced-brine compositional behavior. Each well group exhibits a distinct ion-trend behavior, especially with respect to barium, calcium, strontium, and magnesium concentrations—because these are divalent cations that are abundant in the formation brines. The breakthrough of sulfate, a component primarily introduced during seawater flooding, varies very significantly between the two groups in each case. In one grouping, the sulfate is barely retarded, and it breaks through at seawater fractions lower than 10%. In the other grouping, however, sulfate does not break through until the seawater fraction in the produced brine exceeds 75%. This retardation of sulfate occurs most strongly in the hotter reservoir, and this might be attributed to the lower solubility of the calcium sulfate mineral anhydrite at a higher temperature. The retardation of sulfate then means that barium is produced at higher concentrations because barite precipitation in the reservoir is thus restricted, caused by sulfate being the limiting ion. However, some sulfate stripping does occur in the cooler reservoir, despite the higher solubility of anhydrite. Furthermore, in all cases, magnesium is retarded, with some groupings exhibiting the complete stripping of magnesium from the injected seawater. The magnesium-stripping behavior is reproduced in the reactive-transport models when calcium- and magnesium-replacement reactions are allowed. This phenomenon has been observed elsewhere in coreflood experiments, and it also contributes to the sulfate stripping through the promotion of anhydrite precipitation within the rock. This process, which is beneficial in terms of reducing the scale risk, is more pronounced at higher temperatures. Therefore, higher-temperature chalk reservoirs might act as natural sulfate-reduction plants, reducing scaling, souring risks and, thus, operating costs of the fields.

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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,224
Score d'incertitude au seuil0,378

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,252 · 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'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

Citations4
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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