Modeling Microscale Foam Propagation in a Heterogeneous Grain-Based Pore Network with the Pore-Filling Event Network Method
Notice bibliographique
Résumé
Foam flooding is an efficient and promising technology of enhanced oil recovery that significantly improves sweep efficiency of immiscible displacement processes by providing favorable mobility control on displacing fluids. Although the advantages in flexibility and efficiency are apparent, accurate prediction and effective control of foam flooding in field applications are still difficult to achieve due to the complexity in multiphase interactions. Also, conventional field-scale or mesoscale foam models are inadequate to simulate recent experimental findings in feasibility of foam injection in tight reservoirs. Microscale modeling of foam behavior has been applied to further connect those pore-scale interactions and mesoscale multiphase properties such as foam texture and the relative permeability of foam banks. Modification on a microscale foam model based on a pore-filling event network method is proposed to simulate its propagation in grain-based pore networks with varying degrees of heterogeneity. The impacts of foam injection strategy and oil-weakening phenomena are successfully incorporated. Corresponding microfluidic experiments are performed to validate the simulation results in dynamic displacement pattern as well as interfacial configuration. The proposed modeling method of foam propagation in grain-based networks successfully captures the effects of lamellae configurations corresponding to various foaming processes. The results of the simulation suggest that the wettability of rock has an impact on the relevance between reservoir heterogeneity and the formation of immobile foam banks, which supports the core idea of the recently proposed foam injection strategy in tight oil reservoirs with severe heterogeneity, that of focusing more on the IFT adjustment ability of foam, instead of arbitrarily pursuing high-quality strong foam restricted by permeability constraints.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 tête enseignante, 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 ».