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Enregistrement W4387898042 · doi:10.1007/s13202-023-01715-1

Reactive transport modeling of scale precipitation and deposition during incompatible water injection in carbonate reservoirs

2023· article· en· W4387898042 sur OpenAlex
A. Shojaee, Shahin Kord, Rohaldin Miri, Omid Mohammadzadeh

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Exploration and Production Technology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSeawaterCarbonateDissolutionDeposition (geology)PrecipitationWater injection (oil production)Enhanced oil recoveryPetroleum engineeringMineralogyGeologyChemistryMeteorologyGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Seawater injection is an efficient enhanced oil recovery (EOR) method that capitalizes on the chemical composition differences between the injecting seawater and in-situ formation water, which leads to physicochemical interactions between the rock and fluids. These rock and fluid interactions result in changes of rock wettability and subsequent improved microscopic sweep efficiency. However, the ion imbalance resulting from seawater injection and its incompatibility with the in-situ formation water may interfere with the rock and fluids equilibrium state, causing scale precipitation and subsequent deposition which can negatively impact rock quality, well productivity and reservoir performance. In this study, an accurate, robust, and general approach is presented by coupling a geochemical module with a compositional two-phase fluid flow model to handle reactive transport in porous media. The proposed coupled model, so-called ad-scale model, is capable of simulating carbonate rock dissolution and sulfate scale formation/deposition for evaluating reservoir performance under incompatible water injection. The model predictions were validated using experimental data. This model was also utilized to predict water injection rate into a carbonate formation. It was obtained that both the reacting and non-reacting component profiles were accurately predicted using the proposed coupled model. The water injection rate prediction was also validated and showed high accuracy with absolute error and coefficient of determination values of 9.02% and 0.99, respectively. In addition, a sensitivity analysis was performed on water composition, which showed a strong dependence of reservoir and well performance on water composition. Graphical abstract This diagram elucidates what exactly happens during incompatible water injection in the mixing zones near the injection well (right half of the figure) or production well (left half of the figure) where most of the geochemical phenomena occur.

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.

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 enseignants0,329
Score d'incertitude au seuil0,320

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,211 · 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