MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4393352406 · doi:10.2118/0424-0086-jpt

Chemical Additives Assist Oil-in-Water Emulsion Formation in SAGD

2024· article· en· W4393352406 sur OpenAlexaboutno aff
Chris Carpenter

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueElectrohydrodynamics and Fluid Dynamics
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEmulsionPetroleum engineeringChemical engineeringEnvironmental scienceChemistryGeologyEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

_ This article, written by JPT Technology Editor Chris Carpenter, contains highlights of paper SPE 212779, “Oil-in-Water Emulsion Formation in SAGD With Chemical Additives,” by S. Ali Ghoreishi, University of Calgary, and Javier O. Sanchez and Julian D. Otiz-Arango, ConocoPhillips, et al. The paper has not been peer reviewed. _ The study detailed in the complete paper aims at understanding the effect of a surfactant that the authors refer to as a high-temperature emulsifying agent (HEA) as an additive in the steam-assisted gravity drainage (SAGD) process. The work provides insights into the role of surfactants in forming oil-in-water (O/W) emulsions in steam-based bitumen production. A novel high-pressure/high-temperature (HP/HT) visual cell enables the rapid assessment of recovery processes and a better understanding of the active emulsifying mechanism in such a system. Introduction The authors conducted a pore-network micromodel experiment to analyze the effect of emulsifiers on the SAGD process. Hot water, with and without a priority emulsifying agent, was injected into a bitumen-saturated micromodel at 82°C. The surfactant solution can remove the residual oil from the invaded zone and forms O/W emulsions as it spreads in uninvaded regions. Experimental Setup The experimental setup includes a high-resolution imaging system, a lightbox, a precision syringe pump, a bitumen-transfer vessel, and an HP/HT cell (Fig. 1a). A borosilicate glass micromodel (Figs. 1b and 1c) was placed inside the vertical HP/HT cell, and the remaining space in the HP/HT cell was filled with a heat-resistant mineral oil. The heating jacket was mounted on the HP/HT cell, and a digital thermometer was connected to the heating jacket and placed between the heating jacket and the cell to monitor and control the temperature. The micromodel inlet was connected to the syringe pump. The remainder of the experimental process is detailed in the complete paper. Results and Discussion Effect of HEA on Emulsion Formation and Sweeping Patterns. In all experiments, the hot aqueous phase was injected at the rate of 5 μL/min into the micromodel fully saturated with Athabasca bitumen. The HP/HT cell was kept at a constant temperature of 82°C. The hot water injection was used as the base system to be compared with the HEA-solution injection. Water droplets trapped in the pockets of bitumen phase were observed at the later stages of displacement in flooded areas near the two-phase interface. Water droplets were first formed at the top of the micromodel, close to the injection port, and were pushed down toward the production port as injection continued. O/W droplets, in a much lesser quantity, also were formed during the displacement process close to the production port. An HEA solution with a concentration of 3,000 ppm was injected under the same conditions as the hot-water-injection scenario. The HEA solution also formed a chamber at the top of the micromodel with an advancing finger toward the production port. The injection of HEA solution completely cleaned the surface of the pores.​​​​​

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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,909
Score d'incertitude au seuil0,357

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 savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,003
Tête enseignante GPT0,196
Écart entre enseignants0,193 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Petroleum TechnologyMême sujetElectrohydrodynamics and Fluid DynamicsTravaux en français237 207