A Mathematical Model for Prediction of Gas Diffusivity in Reservoir Oil With Considering Swelling Effect
محل انتشار: هفتمین کنگره ملی مهندسی شیمی
سال انتشار: 1390
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 901
فایل این مقاله در 7 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:
ICHEC07_575
تاریخ نمایه سازی: 25 فروردین 1394
چکیده مقاله:
In petroleum reservoirs, estimation of the rate of mass transfer caused by molecular diffusion is necessary for determining the amount of gas diffusing into oil in gas injection projects. The keyparameter for calculating the mass transfer rate is diffusion coefficient of gas into oil. Hence inEOR Projects, the knowledge of this key parameter for designing the injection projects isessential. Oil swelling is a common phenomenon which is observed in gas injection projects andshould be taken into consideration for modeling of diffusion process in EOR projects. Mathematical modeling is a good tool which may help predicting this parameter. In this study, ithas been tried to develop a mathematical model based on the real mechanism that happens in gasinjection processes in porous media for predicting the gas diffusion coefficient for the system in which the gas is injected into oil through a water blocking film. The model equation has been solved with approprate initial and boundary conditions to obtain a series of type curves similar tothose which are used in well testing. The results are classified in two groups, oil and water phases and are presented in dimensionless form. The effect of swelling varies with the variation of Pecletnumber.It may be concluded that by increasing Peclet number the role of convection mechanism ismore prominent.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mahtab Ghoroori
Corresponding Author Address: Petroleum Engineering Department, Petroleum University of Technology,Koot_abdollah and P.O. Box: ۶۳۴۳۱.Ahwaz, 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 :