Microfluidic-Based Optimization of Polymer flooding for Heavy Oil Recovery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Polymer flooding has been implemented in Western Canada, specifically in Saskatchewan and Alberta since 2000s. Flooding with polymer has been more effective than with water in heavy oil reservoirs due to a more favorable mobility ratio, resulting in more a stable front and less fingering. Optimization of polymer flood strategies is essential for successful implementation of field-scale operations. Core and sand-pack flood testing have been a reliable method for laboratory evaluation of different injection methods and chemicals as the cores are representative of the reservoir geometries and rock chemistries. However, few drawbacks exist such as long turnaround time when multiple strategies need to be compared and inconsistency in pore geometry. Most importantly, this approach cannot resolve the pore scale displacement mechanisms, falling short to compare injection cases in which the recovery factors are similar, but pore-scale dynamics are different. In this study, a microfluidic-based platform was developed to visually evaluate the performance of different polymer flood cases in heavy oil recovery. Two secondary injection tests were performed with water and polymer. A tertiary polymer injection test was also performed with the waterflood followed by the polymer flood. Recovery factors and pore-scale flow behaviour and dynamics of the displacement processes were quantified. The results reported here demonstrate that the microfluidic system is a unique screening tool that can be potentially implemented in conjunction to the traditional core-flooding method to provide more efficient and reliable information to optimize the polymer flooding parameters and inform the operators.
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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) | 0,000 | 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 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 ».