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Enregistrement W4366777516 · doi:10.4043/32219-ms

Experimental Investigation and Modeling of a Nanoparticle-Based Foam: Core Scale Performance for Enhanced Oil Recovery

2023· article· en· W4366777516 sur OpenAlexaff
Khashayar Ahmadi, Dorcas Annung Akrong, Edison Sripal, Farzan Sahari Moghaddam, Ejiro Kenneth Ovwigho, Cleverson Esene, Jinesh Machale, Ali Telmadarreie, Lesley James

Notice bibliographique

RevueOffshore Technology Conference · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBrineMaterials scienceEnhanced oil recoveryNanoparticlePetroleum engineeringWater injection (oil production)Composite materialChemical engineeringChemistryNanotechnologyGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Nanoparticle-based foam shows promise to enhance oil recovery; however, there is limited experimental investigation on the influence of injection sequence on recovery. The objective of the present study is to systematically compare the injection sequence of SiO2 nanoparticle-based foam, viz, brine-gas-foam-gas (N2) and brine-foam-brine, using core flooding experimental and simulation analyses. Relative permeability endpoints and Corey exponents are found by history matching the experimental production data using a commercial software. To match foam parameters and assess recovery considering underlying physics a software was used. Three coreflooding experiments using a novel nanoparticle-based foam were conducted on two unaged and one aged sandstone cores to investigate two injection sequences (i.e., water (brine)-gas-foam-gas and water-foam-water) at reservoir conditions. The stability and solubility of the nanofoam were studied in high-pressure and high-temperature interfacial tension experiments. Experimental results indicate that the water (brine)-gas-foam-gas sequence results in higher recovery at core scale with a 13.2% increase in recovery after foam injection and total recovery of 80.2% after respective injections of 2.0, 1.8, 1.2 and 0.5 PV of water-gas-foam-gas. The water-foam-water sequence results in a 4.4% increase in recovery after foam injection and total recovery of 61.6% after respective injections of 0.9, 2.9 and 2 PVs in water-wet core and a 6.6% increase after foam injection and total recovery of 73.3% after respective injections of 1.2, 0.6, and 0.6 PV (brine-foam-brine) in an oil-wet core. Increased oil recovery in all experiments ranged from 6.6 to 30.6%. Unlike previous studies, we investigate different nanofoam injection sequences in different wetting condition (aged/unaged cores). A limited number of studies for nanofoam on highly permeable sandstones (500–750 mD) have been reported. Results of this study show that the generated nanoparticle-based foam can be used to favorably control mobility and enhance oil recovery. The numerical simulation efforts led to several critical learnings on the physics of incremental oil recovery from dry-out effects of the foam, as well as the limitations of current commercial simulators in properly replicating the entire physics.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,410
Score d'incertitude au seuil0,768

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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