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Enregistrement W4409149384 · doi:10.2118/223155-pa

Are Field Polymer Enhanced Oil Recovery Projects Reaping the Benefits of Residual Oil Saturation Reduction Due to Polymer Viscoelasticity?

2025· article· en· W4409149384 sur OpenAlexaboutno aff
Madhar Sahib Azad, R. S. Seright

Notice bibliographique

RevueSPE Journal · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésResidual oilViscoelasticityEnhanced oil recoveryPolymerResidualPetroleum engineeringSaturation (graph theory)Materials scienceComposite materialEngineeringComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary For polymer solutions used in enhanced oil recovery (EOR), viscoelasticity is a rheological phenomenon that has a strong flux dependency and has been tied to significant reductions in residual oil saturation (Sor) during laboratory corefloods at high flux conditions. However, an unanswered question is whether the polymer’s viscoelastic effects reduce Sor over a significant portion of a polymer-flooded reservoir. In this paper, two methodologies are used to answer this question for polymer-flood projects across nine countries (Argentina, Austria, Canada, China, India, Oman, Russia, Suriname, and USA). In Method 1, the average Darcy velocity in each field is compared with the corresponding predicted velocity for the onset of shear thickening. Then, the effects of variables on Darcy velocity are examined, such as radial distance from the wellbore, well-spacing, horizontal well length, and thickness. In Method 2, the Sor reduction potential of the field polymer solutions used is evaluated by analyzing relevant coreflood experiments conducted in various laboratories. The observations from the laboratory results are considered in view of the fluid velocity, oil viscosity, permeability, mode of flooding, and pressure gradient of the various field projects. For most polymer floods with horizontal injectors, the highest possible Darcy velocity for various combinations of thickness, injection rate, horizontal well length, and well spacing is too low (in the range of ~0.01–0.2 ft/D) and unlikely to reach the onset velocity for viscoelastic behavior (i.e., >1 ft/D for most field conditions). For most vertical polymer injectors, less than 1% of the reservoir will experience fluid velocities high enough for viscoelasticity to potentially be important. Less-permeable reservoirs (<200 md) could experience the onset of shear thickening viscoelasticity at low rates (e.g., ~0.17 ft/D), but even so, a very small fraction of the reservoir is expected to achieve this onset flux. At a very short well spacing of 100 ft in the Pelican Lake polymer flood, the average velocity is ~1.7 ft/D. For an extreme case of a low thickness (10 ft), short horizontal well length (1,210 ft), and a small well spacing of 656 ft, an average velocity of ~1.2 ft/D and a pressure gradient of ~7.7 psi/ft were estimated for the Matzen field polymer flood. Although the average velocity is higher than the average onset flux rate, Sor reduction appears unlikely based on the macroscopic pressure gradients. This paper conveys the improbability of shear-thickening induced-viscoelasticity causing Sor reduction in field applications. It also discusses the potential role of other effects for Sor reduction in existing polymer floods, including wettability alteration by the polymer and secondary-vs.-tertiary polymer-flooding effects. EOR researchers are advised to use realistic field-relevant fluxes during laboratory assessments while studying Sor reduction.

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: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,358
Score d'incertitude au seuil0,624

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,231 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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