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Enregistrement W4408266461 · doi:10.2118/224004-ms

Enhancing Well Productivity by Adding Nanofluid to Fracturing Water: A Cardium Case Study

2025· article· en· W4408266461 sur OpenAlexaff
Saleh Mohammadi, Tu Lan, Tala Moussa, Lukemon A. Adetunji, Amos Ben‐Zvi, Hassan Dehghanpour

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueHydraulic Fracturing and Reservoir Analysis
Établissements canadiensCenovus Energy (Canada)University of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNanofluidProductivityPetroleum engineeringFracturing fluidEnvironmental scienceNatural resource economicsMaterials scienceProcess engineeringNanotechnologyEngineeringNanoparticleEconomicsMacroeconomics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Recent field data obtained from 2,388 oil and gas wells in the Cardium Formation indicate the outperformance of Nano surfactant (Nanofluid) in improving well productivity and load recovery, which supports its potential for further field-scale implementations. Therefore, this study presents a standard laboratory protocol to evaluate the impact of adding a NF (Nanofluid) to fracturing water on improving oil recovery from high- and low-permeability (tight) rock samples. We conduct systematic laboratory experiments in two stages using the in-situ rock and fluid samples obtained from different wells in the Cardium Formation. In stage 1, we evaluate the wettability behavior of the reservoir rock samples by conducting comparative oil/brine co-current spontaneous imbibition experiments and equilibrium contact-angle measurements. In this stage, we conduct Scanning Electron Microscopy (SEM) and Energy-dispersive X-ray Spectroscopy (EDS) experiments on the end-pieces of the plugs for pore-scale visualization and elemental composition analysis, respectively, to support our observations from the wettability experiments. In stage 2, we conduct counter-current imbibition experiments on oil-saturated plugs to evaluate the impact of NF on enhancing oil recovery from rock samples with different permeabilities. The results show that oil imbibes faster and more than brine into the dry twin plugs such that the imbibed oil volume is 10% of the bulk volume (BV) in 170 hours, while the imbibed water volume is only 3% of the BV in 330 hours. The contact-angle results indicate that in the presence of air, the rock samples have more affinity toward oil than brine, which is consistent with the imbibition results. The counter-current imbibition (soaking) experiments show that adding NF to water does not improve oil recovery from high-permeability plugs such that oil recovery factor in the presence and absence of the NF sample is relatively the same and is almost 31% in 36 days. However, adding NF to water significantly improves oil recovery from the oil-wet low-permeability samples such that oil recovery in the absence of NF is 12%, while that in the presence of NF is 31% in 58 days. Adding NF to tap water (TW) significantly reduces its IFT (interfacial tension) with oil from 10.29 mN/m to 0.59 mN/m (more than 17 times IFT reduction), which can explain the ability of NF to extract oil from small pores in tight rocks and considerable improvement in the ultimate oil recovery. Additionally, NF accelerates oil recovery from the tight-rock samples such that TW recovers 12% in 58 days, while NF recovers the same amount of oil in 13 days.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,222
Écart entre enseignants0,218 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations0
Publié2025
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