The Comprehensive Overview of Large-Volume Surfactant Slugs Injection for Enhancing Oil Recovery: Status and the Outlook
Notice bibliographique
Résumé
Despite the development of alternative energy sources, oil and gas still remain the predominant energy sources in most countries in the world. Due to gradual hydrocarbon reserve depletion and the existing downward trend in the production level, there is a need to search for methods and technical approaches to level off the falling rates. Chemically enhanced oil recovery methods (EOR) by surfactant solution injections are one of the possible approaches for addressing this issue in already developed fields. Most often, surfactants are injected together with polymers or alkalis. These technologies are called surfactant–polymer (SP) and alkali–surfactant–polymer (ASP) flooding. Basically, SP and ASP have been distributed in China and Canada. In this article, in addition to these countries, we paid attention to the results of pilot and full-scale tests of SP and ASP in Russia, Hungary, and Oman. This study was a comprehensive overview of laboratory and field tests of surfactant solutions used for oil displacement in SP and ASP technologies. The first part of the article discussed the physical fundamentals of the interaction of oil with surfactants. The second part presented the main chemical reagents used to increase oil recovery. In the third part, we described the main facilities used for the preparation and injection of surfactants. Further, the results of field tests of SP and ASP in the abovementioned countries were considered. In the discussion part, based on the considered results, the main issues and uncertainties were identified, based on which some recommendations were proposed for improving the process of preparation and injection of surfactants to increase oil recovery. In particular, we identified an area of additional laboratory and scientifically practical research. The outcomes of this work will provide a clearer picture of SP and ASP, as well as information about their limitations, current challenges, and potential paths forward for the development of these technologies from an economic and technological point of view.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».