Применение микрофлюидики для оптимизации технологий разработки нефтегазовых месторождений

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Для повышения коэффициента извлечения нефти применяются методы увеличения нефтеотдачи (далее – МУН): химические, газовые, тепловые и комбинированные. Стандартные методы лабораторных исследований для подбора и оптимизации технологий МУН и интенсификации притока требуют больших затрат времени и ресурсов, а также кернового материала, который часто бывает в дефиците. Для оптимизации подбора реагентов и технологий разработки месторождений предложено применение микрофлюидной технологии, т.е. проведение экспериментов в пластовых условиях с использованием микрофлюидных чипов с пористой структурой, воспроизводящих свойства керна целевого месторождения. Основными преимуществами проведения тестов в микромоделях являются низкая продолжительность и возможность визуализации процессов фильтрации, которая позволяет оценить поведение флюидов в пластовых условиях.

В данной работе рассмотрено современное применение микрофлюидики для выбора агентов МУН и методов интенсификации притока и статус этой технологии в нефтегазовой отрасли. Описано использование микрофлюидных чипов для скрининга поверхностно-активных веществ и полимеров, а также изучения механизма действия низкоминерализованной воды. Рассмотрено проведение микрофлюидных тестов для оптимизации газовых и термических МУН, что стало возможным благодаря развитию и совершенствованию технологии.

Об авторах

Дмитрий Ильич Перепонов

Сколковский институт науки и технологий; ЛАБАДВАНС

Email: dmitrii.pereponov@skoltech.ru
Россия, г. Москва; г. Москва

Александра Щербакова

Сколковский институт науки и технологий; ЛАБАДВАНС

Email: a.scerbacova@skoltech.ru
Россия, г. Москва; г. Москва

Виталий Вячеславович Казаку

Сколковский институт науки и технологий

Email: vitaly.kazaku@skoltech.ru
Россия, г. Москва

Мурад Эхтирам Гаджиев

Сколковский институт науки и технологий

Email: murad.hajiyev@skoltech.ru
Россия, г. Москва

Михаил Александрович Тархов

Институт нанотехнологий микроэлектроники Российской академии наук

Email: tmafuz@mail.ru
Россия, г. Москва

Евгений Дмитриевич Шилов

Сколковский институт науки и технологий; ЛАБАДВАНС

Автор, ответственный за переписку.
Email: shilov@labadvance.net
ORCID iD: 0000-0001-9704-2298
Scopus Author ID: 57202316742
Россия, г. Москва; г. Москва

Алексей Николаевич Черемисин

Сколковский институт науки и технологий; ЛАБАДВАНС

Email: a.cheremisin@skoltech.ru
Scopus Author ID: 57193064808
Россия, г. Москва; г. Москва

Список литературы

  1. Sheng JJ. Status of surfactant EOR technology. Petroleum. 2015;1(2):97–105. doi: 10.1016/j.petlm.2015.07.003.
  2. Muggeridge A, Cockin A, Webb K, et al. Recovery rates , enhanced oil recovery and technological limits. Philos Trans A Math Phys Eng Sci. Published online 2014. doi: 10.1098/rsta.2012.0320.
  3. Lake LW. Enhanced Oil Recovery. New York: Prentice Hall, Englewood Cliffs; 1989.
  4. Kang P-S, Lim J-S, Huh C. Screening Criteria and Considerations of Offshore Enhanced Oil Recovery. Energies. 2016;9(1):1–18. doi: 10.3390/en9010044.
  5. Pwaga S, Iluore C, Idrees MU, et al. Comparative Study of Different EOR Methods. Trondheim: NTNU; 2010.
  6. Fani M, Pourafshary P, Mostaghimi P, Mosavat N. Application of microfluidics in chemical enhanced oil recovery: A review. Fuel. 2022;315:123225. doi: 10.1016/j.fuel.2022.123225.
  7. Xu ZX, Li SY, Li BF, et al. A review of development methods and EOR technologies for carbonate reservoirs. Pet Sci. 2020;17(4):990–1013. doi: 10.1007/s12182-020-00467-5.
  8. Askarova A, Turakhanov A, Markovic S, Popov E. Thermal enhanced oil recovery in deep heavy oil carbonates: Experimental and numerical study on a hot water injection performance. J Pet Sci Eng. 2020;194:107456. doi: 10.1016/j.petrol.2020.107456.
  9. Gbadamosi AO, Kiwalabye J, Junin R, Augustine A. A review of gas enhanced oil recovery schemes used in the North Sea. J Pet Explor Prod Technol. 2018;8(4):1373–1387. doi: 10.1007/s13202-018-0451-6.
  10. Alvarado V, Manrique E. Enhanced oil recovery: An update review. Energies. 2010;3(9):1529–1575. doi: 10.3390/en3091529.
  11. Gbadamosi AO, Junin R, Manan MA, Agi A, Yusuff AS. An Overview of Chemical Enhanced Oil Recovery: Recent Advances and Prospects. Berlin Heidelberg: Springer; 2019. doi: 10.1007/s40089-019-0272-8.
  12. Olajire AA. Review of ASP EOR (alkaline surfactant polymer enhanced oil recovery) technology in the petroleum industry: Prospects and challenges. Energy. 2014;77:963–982. doi: 10.1016/j.energy.2014.09.005.
  13. Kamal MS, Sultan AS, Al-mubaiyedh UA, Hussein IA. Review on Polymer Flooding : Rheology, Adsorption, Stability, and Field Applications of Various Polymer Systems. Polymer Reviews. 2015;55(3):491–530. doi: 10.1080/15583724.2014.982821.
  14. Li X, Zhang F, Liu G. Review on polymer flooding technology. IOP Conf. Series: Earth and Environmental Science; 2021 Oct 10–14; Orlando, Fl. doi: 10.1088/1755-1315/675/1/012199. Available from: https://www.researchgate.net/journal/IOP-Conference-Series-Earth-and-Environmental-Science-1755-1315https://www.researchgate.net/publication/349886677_Review_on_polymer_flooding_technology.
  15. Hirasaki GJ, Miller CA, Puerto M. Recent advances in surfactant EOR. SPE J. 2011;16(4):889–907. doi: 10.2118/115386-PA.
  16. Pal S, Mushtaq M, Banat F, Al Sumaiti AM. Review of surfactant-assisted chemical enhanced oil recovery for carbonate reservoirs: challenges and future perspectives. Pet Sci. 2018;15(1):77–102. doi: 10.1007/s12182-017-0198-6.
  17. Sagir M, Mushtaq M, Tahir MS, Tahir MB, Shaik AR. Surfactants for Enhanced Oil Recovery Applications.; 2020. doi: 10.1007/978-3-030-18785-9.
  18. Lifton VA. Microfluidics: An enabling screening technology for enhanced oil recovery (EOR). Lab Chip. 2016;16(10):1777–1796. doi: 10.1039/c6lc00318d.
  19. Gogoi S, Borgohain S. Review on microfluidic studies for EOR application. J Pet Explor Prod Technol. 2019;9(3):2263–2277. doi: 10.1007/s13202-019-0610-4.
  20. Karadimitriou NK, Hassanizadeh SM. A Review of Micromodels and Their Use in Two-Phase Flow Studies. Vadose Zo J. 2012;11(3):vzj2011.0072. doi: 10.2136/vzj2011.0072.
  21. Mattax C, Kyte J. Ever see a water flood? Oil Gas J. 1961;59:115–128.
  22. Davis JA, Jones SC. Displacement Mechanisms of Micellar Solutions. J Pet Technol. 1968;20(12):1415–1428. doi: 10.2118/1847-2-pa.
  23. Rodriguez A, Castro D, Oostrom M, Shokri N. Effects of shear-thinning fluids on residual oil formation in microfluidic pore networks. J Colloid Interface Sci. 2016;472:34–43. doi: 10.1016/j.jcis.2016.03.027.
  24. Wegner J, Hincapie RE, Födisch H, Ganzer L. Novel Visualisation of Chemical EOR Flooding Using a Lab-on-a-Chip Setup Supported by an Extensive Rheological Characterisation; 2015 Aug 11–13; Kuala Lumpur, Malaysia. Paper Number: SPE-174648-MS.
  25. Lacey M, Hollis C, Oostrom M, Shokri N. Effects of Pore and Grain Size on Water and Polymer Flooding in Micromodels. Energy and Fuels. 2017;31(9):9026–9034. doi: 10.1021/acs.energyfuels.7b01254.
  26. Buchgraber M, Clemens T, Castanier LM, Kovscek AR. A Microvisual Study of the Displacement of Viscous Oil by Polymer Solutions. SPE Reserv Eval Eng. 2011;14(03):269–280.
  27. Aktas F, Clemens T, Castanier LM, Kovscek AR. Viscous oil displacement with aqueous associative polymers. Proc – SPE Symp Improv Oil Recover. 2008;1:384–394.
  28. Santamaria O, Lopera SH, Riazi M, Minale M, Cort FB, Franco CA. Phenomenological study of the micro- and macroscopic mechanisms during polymer flooding with SiO 2 nanoparticles. J Pet Sci Eng. 2021;198. doi: 10.1016/j.petrol.2020.108135.
  29. Rueda E, Akarri S, Torsæter O. Experimental Investigation of the E ff ect of Adding Nanoparticles to Polymer Flooding in Water-Wet Micromodels. Nanomaterials. 2020.
  30. Qi ZB, Pierobon S, Serediak O, Le J, Pettigrew A, Abedini A. Effects of thief zones on displacement efficiency: Microfluidic pore-scale and conformance control analysis. Fuel. 2022;316:123371. doi: 10.1016/j.fuel.2022.123371.
  31. De S, Krishnan P, Schaaf J Van Der, et al. Viscoelastic effects on residual oil distribution in flows through pillared microchannels. 2018;510:262–271. doi: 10.1016/j.jcis.2017.09.069.
  32. Druetta P, Picchioni F. Influence of physical and rheological properties of sweeping fluids on the residual oil saturation at the micro- and macroscale. J Nonnewton Fluid Mech. 2020;286:104444. doi: 10.1016/j.jnnfm.2020.104444.
  33. Kim J, Willmott E, Quintero L. Microfluidics Technology for Visualizing Surfactant Performance in Enhanced Oil Recovery. IOR 2019 – 20th European Symposium on Improved Oil Recovery; 2019 Apr 08; Pau, France. doi: 10.3997/2214-4609.201900088.
  34. Brady PV, Thyne G. Functional Wettability in Carbonate Reservoirs. Energy & Fuels. 2016;30:9217–9225. doi: 10.1021/acs.energyfuels.6b01895.
  35. Buckley JS, Liu Y, Monsterleet S, Recovery P. Mechanisms of Wetting Alteration by Crude Oils. SPE J. 1998;3(01):54–61. doi:https://doi.org/10.2118/37230-PA.
  36. Xu L, Han M, Cao D, Wang J. Study on dynamic interfacial tension behaviors in surfactant selection for improving oil production. J Pet Sci Eng. 2022;209:109978. doi: 10.1016/j.petrol.2021.109978.
  37. Wegner J, Ganzer L. Rock-on-a-Chip Devices for High p, T Conditions and Wettability Control for the Screening of EOR Chemicals. SPE Europec featured at 79th EAGE Conference and Exhibition; 2017 June 12–15; Paris, France. Paper Number: SPE-185820-MS.
  38. Yun W, Chang S, Cogswell DA, et al. Toward Reservoir-on-a-Chip: Rapid Performance Evaluation of Enhanced Oil Recovery Surfactants for Carbonate Reservoirs Using a Calcite-Coated Micromodel. Sci Rep. 2020;10(1):1–13. doi: 10.1038/s41598-020-57485-x.
  39. Wang W, Chang S, Gizzatov A. Toward Reservoir-on-a-Chip: Fabricating Reservoir Micromodels by in Situ Growing Calcium Carbonate Nanocrystals in Microfluidic Channels. ACS Appl Mater Interfaces. 2017;9(34):29380–29386. doi: 10.1021/acsami.7b10746.
  40. Vavra E, Puerto M, Biswal SL, Hirasaki GJ. A systematic approach to alkaline – surfactant – foam flooding of heavy oil : microfluidic assessment with a novel phase – behavior viscosity map. Sci Rep. 2020;10:1–12. doi: 10.1038/s41598-020-69511-z.
  41. Zhao X, Feng Y, Liao G, Liu W. Visualizing in-situ emulsification in porous media during surfactant flooding: A microfluidic study. J Colloid Interface Sci. 2020;578:629–640. doi: 10.1016/j.jcis.2020.06.019.
  42. Zhao X, Zhan F, Liao G, et al. In situ micro-emulsification during surfactant enhanced oil recovery : A microfluidic study. J Colloid Interface Sci. 2022;620:465–477. doi: 10.1016/j.jcis.2022.04.045.
  43. Jadhunandan PP, Morrow NR. Effect of Wettability on Waterflood Recovery for Crude-Oil/Brine/Rock Systems. Spe Reserv Eng. 1995;10(01):40–46. doi:https://doi.org/10.2118/22597-PA.
  44. Song W, Kovscek AR. Lab on a Chip for investigation of low salinity oil-recovery processes. Lab Chip. 2015;16:3314–3325. doi: 10.1039/c5lc00544b.
  45. Amirian T, Haghighi M, Mostaghimi P. Pore Scale Visualization of Low Salinity Water Flooding as an Enhanced Oil Recovery Method. Energy & Fuels. 2017;31(12):13133–13143. doi: 10.1021/acs.energyfuels.7b01702.
  46. Tetteh JT, Cudjoe SE, Aryana SA, Barati R. Investigation into fluid-fluid interaction phenomena during low salinity waterflooding using a reservoir-on-a-chip microfluidic model. J Pet Sci Eng. 2021;196:108074. doi: 10.1016/j.petrol.2020.108074.
  47. Al-khafaji A, Wilson M, Neville A, Wen D. Pore-Scale Displacement Efficiency during Different Salinity Water Flooding in Hydrophilic and Hydrophobic Microstructures. Energy & Fuels. 2019;33(5):3859–3870. doi: 10.1021/acs.energyfuels.8b04295.
  48. Golmohammadi M, Mohammadi S, Mahani H, Ayatollahi S. The non-linear effect of oil polarity on the efficiency of low salinity waterflooding : A pore-level investigation. J Mol Liq. 2022;346:117069. doi: 10.1016/j.molliq.2021.117069.
  49. Le-anh D, Rao A, Stetten AZ, et al. Oil Displacement in Calcite-Coated Microfluidic Chips via Waterflooding at Elevated Temperatures and Long Times. Micromachines. 2022;13(8):1316. doi: 10.3390/mi13081316.
  50. Shaik IK, Aichele CP, Bikkina PK. Microfluidics-Based Low Salinity Wettability Alteration Study of Naphthenic-Acid-Adsorbed Calcite Surfaces. Energy and Fuels. 2022;36(4):1842–1853. doi: 10.1021/acs.energyfuels.1c03837.
  51. Gauteplass J, Folleso HN, Graue A, Kovscek AR, Ferno MA. Visualization of Pore-level Displacement Mechanisms During CO2 Injection and EOR Processes. IOR 2013 – 17th European Symposium on Improved Oil Recovery; 2013 Apr 16–18; Saint Petersburg, Russia. doi:https://doi.org/10.3997/2214-4609.20142617.
  52. Zhong J, Abedini A, Xu L, Xu Y, Qi Z, Sinton D. Nanomodel visualization of fluid injections in tight formations. Nanoscale. 2018;10:21994–22002. doi: 10.1039/c8nr06937a.
  53. W. de Haas T, Fadaei H, Guerrero U, Sinton D. Steam-on-a-chip for oil recovery: the role of alkaline additives in steam assisted gravity drainage. Lab on a Chip. 2013;13(19):3832–3839. doi: 10.1039/c3lc50612f.
  54. Syed AH, Mosavat N, Riordon J, et al. A combined method for pore-scale optical and thermal characterization of SAGD. J Pet Sci Eng. 2016;146:866–873. doi: 10.1016/j.petrol.2016.07.030.
  55. Xu L, Abedini A, Qi ZB, Kim M, Guerrero A, Sinton D. Pore-scale analysis of steam-solvent coinjection: azeotropic temperature, dilution and asphaltene deposition. Fuel. 2018;220:151–158. doi: 10.1016/j.fuel.2018.01.119.
  56. Haas TW De, Bao B, Ramirez HA, Abedini A, Sinton D. Screening High-Temperature Foams with Micro fl uidics for Thermal Recovery Processes. Energy & Fuels. 2021;35(9):7866–7873. doi: 10.1021/acs.energyfuels.1c00332.
  57. Hyman JD, Viswanathan HS, Carey JW, et al. Understanding hydraulic fracturing: a multi-scale problem. Phil.Trans.R.Soc.A. 2016;374. doi: 10.1098/rsta.2015.0426.
  58. Hasham AA, Abedini A, Jatukaran A, Persad A, Sinton D. Visualization of fracturing fluid dynamics in a nanofluidic chip. J Pet Sci Eng. 2018;165:181–186. doi: 10.1016/j.petrol.2018.02.017.
  59. Ren G, Abedini A, Yang H, Sanders A. Visualization of Flowback Aid Mechanisms Utilizing a Microfluidic Pore-Scale Device. SPE International Conference and Exhibition on Formation Damage Control; 2020 Feb 19–21; Lafayette, Louisiana, USA. Paper Number: SPE-199269-MS.
  60. Cheremisin A, Shilov E, Isupov A. High-Pressure and High-Temperature Holder for Microfluidic Chip. United States patent US 2764734. 2022.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рисунок 1. Количество статей по применению микрофлюидной технологии в нефтегазовой отрасли

Скачать (102KB)
Метаданные
3. Рисунок 2. Микрофлюидное оборудование

Скачать (90KB)
Метаданные
4. Рисунок 3. Примеры изображений микрофлюидных моделей до и после вытеснения

Скачать (144KB)
Метаданные
5. Рисунок 4. Примеры дизайнов микрофлюидных моделей

Скачать (348KB)
Метаданные

© Перепонов Д.И., Щербакова А., Казаку В.В., Гаджиев М.Э., Тархов М.А., Шилов Е.Д., Черемисин А.Н., 2023

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».