Cálculo de IFT em meios porosos na presença de diferentes gases e alcanos normais usando o EoS modificado

Aug 02, 2023

Scientific Reports volume 13, Número do artigo: 8077 (2023) Citar este artigo

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Detalhes das métricas

A injeção de gás pode aumentar a recuperação de óleo porque a tensão interfacial gás-óleo é menor que a tensão interfacial água-óleo (IFT) e tende a zero no estado de miscibilidade. No entanto, pouca informação foi fornecida sobre o movimento do gás-óleo e os mecanismos de penetração no sistema de fratura na escala de porosidade. O IFT de óleo e gás no meio poroso muda e pode controlar a recuperação de óleo. Neste estudo, o IFT e a pressão mínima de miscibilidade (MMP) são calculados usando a equação de estado cúbica de Peng-Robinson que foi modificada usando o raio médio dos poros e a pressão capilar. O IFT e MMP calculados mudam com o raio dos poros e a pressão capilar. Para investigar o efeito de um meio poroso no IFT durante a injeção de CH4, CO2 e N2 na presença de n-alcanos e para validação, valores experimentais medidos em referências foram usados. De acordo com os resultados deste trabalho, as mudanças no IFT variam em termos de pressão na presença de diferentes gases e, o modelo proposto tem boa precisão para medir o IFT e o MMP durante a injeção de gases de hidrocarbonetos e CO2. Além disso, à medida que o raio médio dos poros diminui, a tensão interfacial tende a valores menores. Este efeito é diferente com o aumento do tamanho médio do interstício em dois intervalos diferentes. No primeiro intervalo, ou seja, o Rp de 10 a 5000 nm, o IFT muda de 3 para 10,78 mN/m e no segundo intervalo, ou seja, o Rp de 5000 nm ao infinito, o IFT muda de 10,78 para 10,85 mN/m. Em outras palavras, aumentar o diâmetro do meio poroso até um determinado limite (ou seja, 5000 nm) aumenta o IFT. Via de regra, mudanças no IFT afetadas pela exposição a um meio poroso afetam os valores do MMP. Em geral, o IFT diminui em meios porosos muito finos, causando miscibilidade em pressões mais baixas.

Durante a injeção de gás no meio poroso saturado de óleo, o movimento pode mudar de imiscível para quase miscível com o aumento da pressão do gás. Por fim, torna-se miscível aumentando a pressão do gás a partir da pressão mínima de miscibilidade (MMP: a pressão na qual o gás e o óleo criam miscibilidade através do fluxo)1,2,3. Em condições imiscíveis, o dedilhado do gás aumenta devido à razão de viscosidade desfavorável e, como resultado, a recuperação do óleo diminui. Sob condições quase miscíveis, experimentos microfluídicos mostraram que um mecanismo potencial para recuperar o óleo preso atrás da frente de gás é o fluxo cruzado de óleo e gás ou difusão4. Sob condições miscíveis, gás e óleo podem desenvolver miscibilidade no primeiro contato ou multicontato, e o movimento torna-se um fluxo monofásico5,6. A eficiência de varredura é baixa em todos os casos, mas melhora com o aumento da miscibilidade7.

Existem vários métodos experimentais para medição de MMP, como o Slim Tube Test (STT), o aparelho de bolha ascendente (RBA) e a técnica de tensão interfacial de fuga (VIT)8. Dentre eles, o Slim Tube Test (STT) tem sido amplamente utilizado9,10 e tem sido aceito como método padrão de cálculo da MMP11. Métodos de laboratório para determinar MMP são caros e demorados (como o Slim Tube Test) ou não podem prever sistemas de MMP com propulsão de condensação/evaporativa (como aparelhos de bolha ascendente e testes de contato múltiplo). No entanto, eles podem gerar dados de comportamento de fase úteis para desenvolver e validar métodos computacionais MMP12.

Métodos computacionais para estimativa de MMP foram desenvolvidos ao longo dos anos para usar equações cúbicas de estado para estimativa de MMP13. A suposição básica de todos os métodos computacionais é que o comportamento da fase pode ser descrito com precisão com uma equação cúbica de estado14 adequada. Para estimar com precisão o MMP, essa suposição deve ser válida, especialmente perto da região crítica. Existem três métodos computacionais principais: simulação combinada do tubo fino, análise computacional com Método de Característica (MOC) e modelos de células de mistura múltipla. A seguir, esses métodos são apresentados juntamente com suas vantagens e desvantagens.