An Investigation of Asphaltene Deposition Mechanisms During Natural Depletion Process by a Two Phase Modeling Using Genetic Algorithm Technique
محل انتشار: مجله علوم و فن آوری نفت، دوره: 7، شماره: 2
سال انتشار: 1396
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 39
فایل این مقاله در 9 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_JPSTR-7-2_002
تاریخ نمایه سازی: 29 آذر 1402
چکیده مقاله:
In this work, the natural depletion process in sandstone and carbonate cores was modeled to investigate the asphaltene deposition mechanisms. A new permeability reduction correlation was proposed based on the Minssieux model that considers a combination of surface deposition, pore throat plugging, and filtration cake mechanisms. The results showed that the filtration cake is a dominant asphaltene deposition mechanism during natural depletion process in both core samples. Therefore, a modified model was proposed with adding formation of filtration cake mechanism due to pore filling to the Wang and Civan deposition model. The absolute average deviation (AAD (%)) for permeability reduction between the results of the three models (including new correlation, the modified model, and Wang and Civan model) and the experimental data were calculated and reported. These values for the three models were ۳.۲۸, ۲.۶۷, and ۴.۸۳% for sandstone core and ۳.۰۱, ۲.۵۸, and ۴.۶۹% for carbonate core respectively. The results showed that the modified model proposed in this study presented good performance for asphaltene deposition prediction
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Sepideh Kashefi
Faculty of Chemical, Gas and Petroleum Engineering, Semnan University, Semnan, Iran
Mohammad Nader Lotfollahi
Faculty of Chemical, Gas and Petroleum Engineering, Semnan University, Semnan, Iran
Abbass Shahrabadi
Exploration and Production Division, Research Institute of Petroleum Industry (RIPI), Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :