A Novel Foam Flooding for Enhanced Oil Recovery in Fractured Low-Permeability Reservoirs: Performance Evaluation and Mechanism Study
Notice bibliographique
Résumé
Summary Foam flooding is an effective enhanced oil recovery (EOR) technology and has been widely applied in conventional reservoirs. However, its application in fractured low-permeability reservoirs is rarely reported. Hence, this study has conducted a series of laboratory experiments to investigate the application potential of foam flooding and clarify its EOR mechanism in fractured low-permeability reservoirs. Based on reservoir conditions, our laboratory has developed a novel foam system consisting of nano-SiO2 particles, water-soluble thixotropic polymer (WTP), and sodium dodecyl benzene sulfonate (SDBS). With the aid of nuclear magnetic resonance (NMR) technology, it was found that the foam flooding can significantly enhance the oil recovery in fractured low-permeability cores. The injected novel foams can plug the cracks in core samples and improve the imbibition in nanopores. As a result, more oil would be displaced from the nanopores and micropores. In addition, the foaming agent in the bulk solution can moderately reduce the oil-water interfacial tension (IFT) and alter the wettability of rock surface, improving the flowability of oil and the imbibition effect. Most importantly, the field tests in Ordos Basin have proved a promising EOR potential and appreciable financial rewards of the SDBS/nano-SiO2/WTP foam system applied in fractured low-permeability reservoirs.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».