Pore-Scale Study on the Flow Dynamics of Coupled Low Salinity and Nanofluid Flooding in Carbonate Formations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract A significant volume of annual world oil production comes from carbonate reservoirs like the giant Middle East and Caspian Sea reservoirs. However, the production enhancement is complicated by geological heterogeneities of carbonate formations, such as a complicated network of natural fractures leading to highly permeable paths or shale streaks leading to discontinuous flow barriers. The primary objective of this paper is a feasibility study of coupled low salinity and nanofluid flooding for oil recovery enhancement from carbonate reservoirs. Accordingly, diluted seawater and two different types of nanoparticles (NPs) were exploited to prepare low-salinity nanosuspensions to understand the synergistic effects of low-salinity nanofluid (LSN) injection on oil droplet remobilization. As the multiphase flow experiments were performed using glass micromodels, surface wettability analysis was also conducted on flat glass plates to clarify the role of NPs at the interfaces. The fluid flow around shale barriers and fracture/matrix interactions were qualitatively scrutinized at the pore scale using multiphase flow tests on the oil-wet microfluidic chips inspired by the pore structures of rock samples of carbonate reservoirs. The results of contact angle experiments showed that the inclusion of NPs into low-salinity water can ameliorate the ability of the aqueous solution to reverse the surface wettability of the oil-wet samples to a more water-wet state due to the improved adsorption isotherm of NPs into the glass surface. Microscopic and macroscopic observations of the porous media flow tests also disclosed that the LSN injection could significantly improve breakthrough time as well as microscopic and macroscopic sweep efficiencies. In other words, a slight viscosity improvement of injected water due to the presence of NPs could relatively diminish the extension of fingering patterns in porous media and create a better displacement front, resulting in a higher breakthrough time of displacing fluid. Furthermore, due to surface wettability reversal, LSN injection reduced the amount of untouched oil behind the shale streaks and showed better intrusion into the matrix and a higher fluid exchange rate between the matrix and fractures. This study proves the effectiveness of LSN injection in improving the efficiency of enhanced oil recovery from carbonate formations. Besides, we highlighted the flow characteristics of LSN around the shale streaks and high permeable fractures.
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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) | 0,001 | 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 ».