Mechanisms of interaction of CO2 with reservoir oil

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The article aims to examine the mechanisms of miscible and immiscible interaction of CO2 with oil in detail. The study aims to investigate the effects of these mechanisms on the physical properties of oil, recovery efficiency, and oil reservoir parameters. This will enhance our understanding of the impact of these processes on oil production and carbon management. The article takes an analytical approach to examine the processes of CO2 dissolution in oil, changes in physical properties, and mechanisms of oil displacement in the pore space. The study utilises the results of laboratory experiments on the interaction of CO2 with oil. It reveals how the miscible interaction of CO2 with oil can alter the physical properties of oil, enhancing its flowability and recovery efficiency. An analysis of immiscible interactions enables us to comprehend the mechanisms of oil displacement and optimize the process. The work is relevant to oil production and carbon management, providing data for the development of more efficient production technologies and methods.

About the authors

A. G. Khakimov

Northern (Arctic) Federal University named after M.V. Lomonosov

Email: a.g.khakimov@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-1504-1855

N. A. Eremin

Northern (Arctic) Federal University named after M.V. Lomonosov; Gubkin Russian State University of Oil and Gas (National Research University); Oil and Gas Research Institute of RAS

ORCID iD: 0000-0002-2401-1586

References

  1. Modeling of CO2 solubility in crude oil during carbon dioxide enhanced oil recovery using gene expression programming / A. Rostami, M. Arabloo, A. Kamari, A. H. Mohammadi. – doi: 10.1016/j.fuel.2017.08.110. – Direct text // Fuel. – 2017. – Vol. 210. – P. 768–782.
  2. Study on Enhanced Oil Recovery Mechanism of CO2 Miscible Flooding in Heterogeneous Reservoirs under Different Injection Methods / X. Chen, H. Yu, A. Cao. – doi: 10.1021/acsomega.3c03352. – Direct text // ACS Omega. – 2023. – Vol. 8, Issue 27. – P. 24663–24672.
  3. Numerical simulation study of CO2 immiscible flooding in ultra-low permeability reservoir / J. Chi, X. Zhang. – Text : electronic // Environmental Technology & Innovation. – 2021. – Vol. 23. – URL: https://doi.org/10.1016/j.eti.2021.101612.
  4. Experimental investigation of CO2 injection side effects on reservoir properties in ultra tight formations / N. Badrouchi, H. Pu, S. Smith– Text : electronic // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2022. – Vol. 215, Part A. – URL: https://doi.org/10.1016/j.petrol.2022.110605.
  5. Modified Screening Criteria of Potential Asphaltene Precipitation in Oil Reservoirs / Y. H. Shokrlu, R. Kharrat, M. H. Ghazanfari, S. Saraji. – doi: 10.1080/10916460903567582. – Direct text // Petroleum Science and Technology. – 2011. – Vol. 29, Issue 13. – Р. 1407–1418.
  6. Experimental study on effects of CO2 and improving oil recovery for CO2 assisted SAGD in super-heavy-oil reservoirs / C. Wang, P. Liu, F. Wang. – doi: 10.1016/j.petrol.2018.02.058. – Direct text // Journal of Petroleum Science and Engineering. – 2018. – Vol. 165. – P. 1073–1080.
  7. Ибрагимов, Г. З. Применение химических реагентов для интенсификации добычи нефти : справочник / Г. З. Ибрагимов, К. С. Фазлутдинов, Н. И. Хисамутдинов. – Москва : Недра, 1991. – 384 с. – Текст : непосредственный.
  8. Трухина, О. С. Опыт применения углекислого газа для повышения нефтеотдачи пластов / О. С. Трухина, И. А. Синцов. – Текст : непосредственный // Успехи современного естествознания. – 2016. – № 3. – С. 205–209.
  9. Лобанов, А. А. Исследование фазового поведения парафинов в пластовых углеводородных флюидах / А. А. Лобанов, Е. Ю. Пустова, А. Б. Золотухин. – doi: 10.17238/issn2227-6572.2016.4.75. – Текст : непосредственный // Вестник Северного (Арктического) федерального университета. Серия : Естественные науки. – 2016. – № 4. – С. 75–83.
  10. Screening of Crude Oils for Asphalt Precipitation : Theory, Practice, and the Selection of Inhibitors / R. B. de Boer, K. Leerlooyer, M. R. P. Eigner, A. R. D. Van Bergen. – doi: 10.2118/24987-PA. – Direct text // SPE Production & Facilities. – 1995. – P. 55–61.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

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».