Experimental Evaluation of CO2-Soluble Nonionic Surfactants for Wettability Alteration to Intermediate CO2-Oil Wet during Immiscible Gas Injection
Notice bibliographique
Résumé
Summary The change in wettability of limestone reservoirs from oil-wet toward gas-wet can enhance crude oil production during immiscible CO2 injection. Therefore, in this research, we investigated the impact of wettability alteration to CO2-wet on oil recovery factor via dissolution of fluorine-free, CO2-philic, nonionic surfactants such as C4(PO)6 and C41H83O19 in CO2. Based on the cloudpoint measurements, the dissolution pressures of nonionic surfactants in supercritical CO2 ranged between 2,100 psi and 2,700 psi (below the reservoir pressure, i.e., 3,000 psi) at reservoir temperature, 65°C; these pressures are commensurate with CO2-enhanced oil recovery (EOR) pressures. Also, the C4(PO)6 and C41H83O19 can reduce the CO2-oil interfacial tension (IFT). Moreover, the CO2/C4(PO)6 and C41H83O19 solutions can change the limestone wettability from strongly oil-wet (Θ ~ 20o) to intermediate CO2/oil-wet (Θ = 95o and 110o) at reservoir conditions. The relative permeability curves also confirmed it by changing the curvature to the left and decreasing the residual oil saturation in both cases of CO2/C4(PO)6 and C41H83O19 solutions. The 20.8% and 13.1% additional oil recoveries were achieved during the 30,000 ppm CO2/C4(PO)6 and C41H83O19 solution scenarios, respectively, relative to the pure CO2 injection scenario. These nonionic surfactants are not able to make CO2-in-oil foam; therefore, wettability alteration and perhaps IFT reduction are the dominant mechanisms of EOR induced by the dissolution of nonionic surfactants in CO2, instead of CO2 mobility control. Consequently, the dissolution of fluorine-free, oxygenated, CO2-philic, nonionic surfactants (such as C4(PO)6 and C41H83O19) in CO2 at 30,000 ppm concentration can be a well-qualified candidate for altering the limestone wettability to intermediate CO2-oil-wet during the immiscible CO2 injection.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».