Scaling up of Surfactant EOR Field Implementation in an Offshore Field Through Optimal Pilot Design
Notice bibliographique
Résumé
Summary Wettability Alteration from oil-wet to water-wet condition is a very promising EOR technique for producing significant incremental oil recovery from oil-wet tight pores. Surfactant EOR has been widely linked with IFT reduction through continuous surfactant injection for long durations. NOC along with DOW Chemicals developed an alternate Surfactant which induced wettability alteration in oil-wet cores at Lab. This Lab concept was derisked at field level through an injectivity test first (S. Furqan Gilani et al, 2018) and then sequentially scale up via single injector pilot (Neeraj Rohilla et. al, 2022). After the success of the first Pilot involving deeper injection a second pilot was recently completed in a different sub-surface environment involving shallow injection. Second pilot has helped prove permanency of the wettability alteration even after the injection of surfactant has been stopped. Unlike IFT reducing surfactant, wettability altering EOR requires only 9-month long treatment of injector, this tilts the economics related to this EOR to a favorable place and makes it one of the most robust and economical EOR technologies available for an offshore field. After successful implementation of two field trials for an offshore carbonate reservoir, comprehensive studies are being undertaken to scale-up from pilot to field-wide implementation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 ».