Enhanced regained permeability and fluid flowback from tight sandstone and carbonate oil reservoirs with unique flowback chemistry
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Large amounts of aqueous‐based fluids used in hydraulic fracturing of tight formations are not fully recovered immediately after treatment, resulting in increased water saturation, water blockage, clay swelling, reduced relative permeability, and long‐lasting formation damage that impedes production. To enhance flowback fluid recovery, nano‐emulsion based flowback aids were developed for oil‐bearing sandstone and carbonate formations. The flowback aids were formulated using a blend of high‐temperature stable ester‐based solvents, alcohols, and surfactants to form optically clear nano‐emulsions. All the developed flowback aids demonstrated low surface tension (22–30 mN/m) and interfacial tension (<6 mN/m), which is necessary for reducing capillary pressure. The particle size of the nano‐emulsions was found to be 5–15 nm. The flowback aids were able to prevent the formation of the emulsion with crude oil. It has been found that nano‐emulsions formulated using non‐ionic and anionic surfactants worked better for sandstone, whereas non‐ionic and cationic surfactant‐based formulations worked better for carbonate. These formulations not only provide quick aqueous fluid displacement in column tests but also greatly enhance the rate of oil flow in core flow experiments conducted with broken slickwater fracturing fluids. It was determined that in the absence of a flowback aid, the regained permeability was around 40%, whereas with flowback aids it was increased to 65%–75%. The paper demonstrates the effectiveness of flowback enhancers to quickly recover the injected aqueous fracturing fluid, thereby reducing water saturation, which in turn enhances productivity, and shows the benefit of applying chemistry for low permeability oil reservoirs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».