Nanoparticle Assisted Foam Stability Under SAGD Conditions
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Thermal oil recovery processes, and more specifically steam assisted gravity drainage (SAGD), is one of the two commercial methods to produce heavy oil. In the later stages of SAGD heat losses increase. One solution to improve heat losses in the steam chamber is to co-inject a foaming solution with non-condensable gases. It is expected that such a scheme will redirect steam towards heating oil and not the overburden. An appropriate foaming agent is required for successful implementation of a steam-foam process. Conventional laboratory techniques have provided some indication of foam stability with different types of surfactants but failed to match the reservoir conditions and time scale. Recently, the use of nanoparticles along with surfactants has gained attention as a method to stabilize foams under thermal operating conditions. The aim of this research is to investigate the thermal stability of foam under steam conditions (temperatures around 200 °C) using mixtures of different surfactants and silica nanoparticles. A series of foam stability tests were conducted at temperature ranges of 170 °C to 212 °C and pressures of 2.78 MPag and 4.22 MPag using two different anionic surfactants and four different bare and coated silica nanoparticles. The foamy solutions were prepared with a combination of different surfactants and nanoparticles, which were co-injected with N2 gas into a sand pack to generate foam at different temperatures and pressures. The generated foam was then transferred to a high pressure and high temperature visual cell and the foam half-life was measured as the indicator of its decay. It was observed that a small deviation from the dew point (decreasing the temperature or increasing the pressure) significantly improved foam stability. Addition of nanoparticles proved to be synergistic as the foam half-life near the steam dew point increased about four-fold compared to surfactant only foams. Among the tested nanoparticles, the use of polyethylene glycol (PEG) coated silica nanoparticles along with an anionic surfactant resulted in the highest foam stability near the steam dew point. To date, most of the foam stability tests have been conducted at temperatures below 200 °C with the focus on using surfactants. This research extended the foam stability tests to temperatures in excess of 200°C using mixtures of surfactants and nanoparticles. Although the foam stability still needs to be improved for reservoir-scale application, our screening methodology presents a realistic process of generating foam in a porous medium with nanoparticles and surfactants under a desired thermodynamic state for subsequent foam thermal stability testing.
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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 | 0,001 |
| 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 ».