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Enregistrement W4376566121 · doi:10.2118/212959-ms

A Comparative Enhanced Oil Recovery Study Between Low-Salinity Water and Hybrid Surfactant Process for a Carbonate Reservoir

2023· article· en· W4376566121 sur OpenAlexaff
Ahmed Fatih Belhaj, Shasanowar Hussain Fakir, Navpreet Singh, Hemanta Sarma

Notice bibliographique

RevueSPE Western Regional Meeting · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPetroleum engineeringEnhanced oil recoveryPulmonary surfactantImbibitionOil in placeWettingSurface tensionSalinityCarbonateContact angleWater floodingWater injection (oil production)Environmental scienceMaterials scienceGeologyChemical engineeringPetroleumEngineeringThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Over the years, water-based enhanced oil recovery (EOR) techniques have continuously been of interest for their superior technical and economic feasibility. Low-salinity water (LSW) flooding is an attractive EOR method as it can significantly improve the performance of the conventional waterflooding process all while being financially feasible at a reduced cost. Regardless of its widely acclaimed efficiency, its incapacity to substantially alter the fluid–fluid properties in the reservoir remains as one of the critical limitations of LSW flooding. The hybrid application of low-salinity water with surfactant (LSS) is a novel EOR approach with great efficiency in lowering oil-water interfacial tension (IFT) and altering the rock surface wettability. In this study, an extensive comparative analysis is held between LSW and LSS on a carbonate rock to evaluate the extent of the improvement achieved via the addition of the surfactant to the low-salinity water system. The experimental analysis between LSW and LSS is compiled based on the evaluation of fluid-fluid and rock-fluid interactions. The fluid-fluid interactions were assessed using IFT tests. The IFT between LSW and LSS solutions and crude oil was measured using the spinning drop tensiometer. The rock-fluid interactions were examined using zeta potential experiments, reservoir-condition HPHT coreflooding experiments in composite cores, and contact angle measurements in an exclusive and specifically-designed HPHT imbibition cell. The results of the IFT tests showed more effective oil-water interactions of the LSW when the surfactant was added to 1%diluted-seawater (1%dSW). IFT measurements of LSS solutions displayed significantly lower values which were substantially lower than LSW solution. The zeta potential experiments using the streaming potential method showed a clear trend of yielding more negative values for LSS solutions versus LSW at 1%dSW. The contact angle measurements confirmed a 17° difference for LSS when compared to LSW. These outcomes demonstrated that the wettability of the carbonate rock was altered from oil-wet to intermediate-wet with the addition of a low concentration of the surfactant. Coreflooding data proved conclusively that the addition of 0.2wt% of the surfactant to the LSW flooding yielded an additional 9.11% of oil recovery. The comprehensive experimental work followed in this study including contact angle and coreflooding data under HPHT conditions and zeta potentiometric studies on surface charges using whole brine-saturated cores make the findings more representative of field conditions. This paper is aimed to improve the understanding of the ability of a surfactant to improve the fluid-fluid interactions and alter the rock-fluid properties when added to LSW flooding.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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)0,0010,000

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 Opus0,053
Tête enseignante GPT0,315
Écart entre enseignants0,263 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations24
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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