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Enregistrement W3156933318 · doi:10.2118/200804-ms

A Zeta Potentiometric Study on Effects of Ionic Composition and Rock-Saturation on Surface-Charge Interactions in Low-Salinity Water Flooding for Carbonate Formation

2021· article· en· W3156933318 sur OpenAlexaff
Paras H. Gopani, Navpreet Singh, Hemanta Sarma, D. S. Negi, Padmaja Mattey

Notice bibliographique

RevueSPE Western Regional Meeting · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésZeta potentialPotentiometric titrationCarbonateSurface chargeStreaming currentSaturation (graph theory)ChemistryIonic bondingWettingMineralogyGeologyChemical engineeringIonElectrokinetic phenomena

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract As carbonate reservoirs are mostly oil-wet, the potential for the success of a waterflooding is lower. Therefore, a primary focus during waterflooding such reservoirs is on the ionic composition and salinity of injected brine which are able to impact the alteration of the rock wettability favorably by altering the surface charge towards a higher negative value or close to zero. The objective of this study is to employ zeta potentiometric studies comprising streaming potential and streaming current techniques to quantify the surface interactions and charges between the carbonate rock and fluid type as a function of the variations in its ionic state and rock saturation. Zeta potentiometric studies were conducted on carbonate rock samples to understand the behavior of different aqueous solutions by variation in the brine's salinity and ionic composition and the results were integrated with wettability studies. The concentrations of potential-determining ions (PDIs) such as SO42-, Mg2+ and Ca2+ in the injected brines are deemed responsible for altering the wettability state of the carbonate rocks. Several diluted brines (25%, 10% and 1% diluted seawater) and smart brines have been investigated. Smart brines were prepared by spiking the concentration of major PDIs. All zeta potential measurements were conducted using a specially designed zeta potentiometer sample-holding clamp capable of using the whole core plugs rather than pulverized rock samples. A major advantage of using the whole core sample is that the same core can be used in subsequent coreflooding tests, thus making zeta potentiometric results more relevant and representative for a particular rock-fluid system used in the study. The classical streaming potential and streaming current techniques were used for zeta potential measurement. The Fairbrother-Mastin approach was used where the streaming potential is measured against different pressure differentials. Measurements were also carried out for brines with rock samples of different states: oil-saturated, water-saturated and rock samples cleaned with organic solvents to determine any likely variations in surface charge interactions. The results of our experiments imply that the value of zeta potential either increases or becomes more negative with increasing percentage of dilution (25%, 10%, and 1%). This can be attributed to electrical double-layer expansion which is primarily caused by reduced ionic strength. Furthermore, with measurements done on smart brines, zeta potential value was also found to be increased when different diluted brines are spiked with ionic concentration of PDIs such as sulfate. This could have been caused by surface ion alteration mechanism where PDIs get adsorbed on rock surface causing possible detachment of oil droplets. Both the phenomena are known mechanisms for altering wettability towards more water wetness in carbonate rocks and are discussed in detail.

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 enseignants0,048
Score d'incertitude au seuil0,559

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,270
Écart entre enseignants0,250 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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