Determination of equivalent alkane carbon number for West Siberian oils as a stage of optimisation in surfactant-polymer compositions for chemical flooding

封面

如何引用文章

全文:

详细

The hydrophobicity of oil and oil products can be characterised in terms of its equivalent alkane carbon number (EACN). This characteristic can be determined on the basis of the correlation between the interfacial tension data and other characteristics for homologous oils and a number of alkanes having subsequent interpretation for oil and oil products. The EACN is a useful metric for selecting an effective surfactant for the emulsification of oil and oil products. The research is aimed at determining the equivalent alkane car-bon number of various crude oil samples obtained in the oil fields of Western Siberia using standard high-performance compositions of imported and domestic industrial sulphonate surfactants. In order to determine the EACN of oil and oil products, the S* characteristic was applied representing the optimal NaCl concentration (optimum salinity) in the aqueous surfactant phase, as well as providing the minimum surface tension and formation of the maximum microemulsion volume during the phase experiment at the interface with the hydro-carbon phase. Direct determination of the interfacial tension at the "oil / surfactant solution" interface was car-ried out with a tensiometer using the spinning drop method at a temperature of 87 °С. Linear dependencies are identified in accordance to the empirical correlation equations between the EACN, surfactant parameters and phase behaviour parameters of aqueous surfactant solutions and oil or a mixture of hydrocarbons. The K characteristic parameter of the proposed three standard surfactant compositions is determined to be consistent with the literature data for individual surfactants. The composition of industrial surfactants for determining the EACN of oil and oil products is proposed. The equations of linear regression for the logS* ~ EACN dependency with high correlation coefficients (R² = 0.9444-0.9999) are obtained, resulting in the determination of the EACN for kerosene and seven oil samples from Western Siberian oil fields. Promising surfactants can be selected on the basis of this indicator for reducing interfacial tension in the "hydrocarbon / water solution" system, as well as for predicting the most effective composition for obtaining emulsions.

作者简介

L. Panicheva

University of Tyumen

Email: lpanicheva@list.ru

E. Sidorovskaya

University of Tyumen

Email: e.sidorovskaya@yandex.ru

N. Tret'yakov

University of Tyumen

Email: nikckp@mail.ru

S. Volkova

University of Tyumen

Email: svolkova2008@mail.ru

E. Turnaeva

Tyumen Industrial University

Email: eturnaeva@yandex.ru

A. Groman

LLC Gazpromneft STC

Email: Groman.AA@gazpromneft-ntc.ru

O. Nurieva

LLC Gazpromneft STC

Email: Nurieva.OA@gazpromneft-ntc.ru

G. Shcherbakov

LLC Gazpromneft STC

Email: Shcherbakov.GYu@gazpromneft-ntc.ru

I. Koltsov

LLC Gazpromneft STC

Email: Koltsov.IN@gazpromneft-ntc.ru

参考

  1. Creton B, Lévêque I, Oukhemanou F. Equivalent alkane carbon number of crude oils: A predictive model based on machine learning. Oil and Gas Science and Technology – Rev. IFP Energies nouvelles. 2019;74(30). 11 p. https://doi.org/10.2516/ogst/2019002
  2. Chang L, Pope GA, Jang SH, Tagavifar M. Prediction of microemulsion phase behavior from surfactant and cosolvent structures. Fuel. 2019; 237:494–514. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2018.09.151
  3. Lu J, Liyanage PJ, Solairaj S, Adkins S, Arachchilage GP, Kim DH, et al. New surfactant developments for chemical enhanced oil recovery. Journal of Petroleum Science and Engineering. 2014;120:94–101. https://doi.org/10.1016/j.petrol.2014.05.021
  4. Wang S, Chen C, Yuan N, Ma Y, Ogbonnaya OI, Shiau B, et al. Design of extended surfactant-only EOR formulations for an ultrahigh salinity oil field by using hydrophilic lipophilic deviation (HLD) approach: From laboratory screening to simulation. Fuel. 2019;254:115698. https://doi.org/10.1016/j.fuel.2019.115698
  5. Zarate-Muñoz S, Troncoso AB, Acosta E. The cloud point of alkyl ethoxylates and its predicttion with the hydrophilic-lipophilic difference (HLD) framework. Langmuir. 2015;31(44):12000–12008. https://doi.org/10.1021/acs.langmuir.5b03064
  6. Arpornpong N, Charoensaeng A, Khaodhiar S, Sabatini DA. Formulation of microemulsion-based washing agent for oil recovery from spent bleaching earth-hydrophilic lipophilic deviation conceptю Colloids and Surfaces A: Physicochemical and Engineering Aspects. 2018;541:87–96. https://doi.org/10.1016/j.colsurfa.2018.01.026
  7. Zhu Y-W, Zhao R-H, Jin Z-Q, Zhang L, Zhang L, Luo L, Zhao S. Influence of crude oil fractions on interfacial tensions of alkylbenzene sulfonate solutions. Energy and Fuels. 2013;27(8):4648–4653. https://doi.org/10.1021/ef4009357
  8. Li S, Willoughby JA, Rojas OJ. Oil-in-water emulsions stabilized by carboxymethylated lignins: Properties and energy prospects. ChemSusChem. 2016;9(17):2460–2469. https://doi.org/10.1002/cssc.201600704
  9. Liu H, Zhou P, Wu Z, Chen S, Ding C. Solubilization behavior of organic mixtures in optimum Winsor type III microemulsion systems of sodiumdodecyl sulfate. Journal of Surfactants and Detergents. 2018;21(4):497–507. https://doi.org/10.1002/jsde.12053
  10. Salager J-L, Morgan JC, Schechter RS, Wade WH, Vasquez E. Optimum formulation of surfactant/water/oil systems for minimum interfacial tension or phase behavior. Society of Petroleum Engineers Journal. 1979;19(2):107–115. https://doi.org/10.2118/7054-PA
  11. Acosta E, Mai PD, Harwell JH, Sabatini DA. Linker-modified microemulsions for a variety of oils and surfactants. Journal of Surfactants and Detergents. 2003;6(4):353–363. https://doi.org/10.1007/s11743-003-0281-2
  12. Acosta EJ, Yuan JS, Bhakta AS. The characteristic curvature of ionic surfactants. Journal of Surfactants and Detergents. 2008;11(2):145–158. https://doi.org/10.1007/s11743-008-1065-7
  13. Anton RE, Andérez JM, Bracho C, Vejar F, Salager J-L. Practical surfactant mixing rules based on the attainment of microemulsion-oil-water three-phase behavior systems. Advances in Polymer Science. 2008;218(1):83–113. https://doi.org/10.1007/12_2008_163
  14. Acosta EJ, Bhakta AS. The HLD‐NAC mod-el for mixtures of ionic and nonionic surfactants. Journal of Surfactants and Detergents. 2009;12(1):7– 19. https://doi.org/10.1007/s11743-008-1092-4
  15. Wan W, Zhao J, Harwell JH, Shiau B-J. Characterization of crude oil equivalent alkane carbon number (EACN) for surfactant flooding design. Journal of Dispersion Science and Technology. 2016;37(2):280–287. https://doi.org/10.1080/01932691.2014.950739
  16. Solairaj S, Britton C, Lu J, Kim DH, Weerasooriya U, Pope GA. New correlation to predict the optimum surfactant structure for EOR. In: SPE – DOE Improved Oil Recovery Symposium Proceedings. 2012, vol. 2, p. 1390–1399.
  17. Karpan VM, Volokitin YI, Shuster MY, Tigchelaar W, Chmuzh IV, Koltsov IN, et al. West salym ASP pilot: Project front-end engineering. In: SPE – DOE Improved Oil Recovery Symposium Proceedings. 2014, vol. 3, p. 1725–1734.
  18. Koltsov I, Groman A, Milchakov S, Tretyakov N, Panicheva L, Volkova S, et al. Evaluating reservoir fluids geochemistry for planning of surfactant-polymer flooding. In: IOR 2019 – 20th European Symposium on Improved Oil Recovery. Conference Proceedings, April 2019, Pau, France, 2019, vol. 2019, p. 1–17. https://doi.org/10.3997/2214-4609.201900091
  19. Wu B, Shiau B, Sabatini DA, Harwell JH, Vu DQ. Formulating microemulsion systems for a weathered jet fuel waste using surfactant/ cosurfactant mixtures. Separation Science and Technology. 2000;35(12):1917–1937. https://doi.org/10.1081/SS-100100627
  20. Witthayapanyanon A, Harwell JH, Sabatini DA. Hydrophilic-lipophilic deviation (HLD) method for characterizing conventionl and extended surfactants. Journal of Colloid and Interface Science. 2008:325(1):259–266. https://doi.org/10.1016/j.jcis.2008.05.061
  21. Do LD, Witthayyapayanon A, Harwell JH, Sabatini DA. Environmentally friendly vegetable oil microemulsions using extended surfactants and linkers. Journal of Surfactants and Detergents. 2009;12(2):91–99. https://doi.org/10.1007/s11743-008-1096-0
  22. Witthayapanyanon A, Acosta EJ, Har-well JH, Sabatini DA. Formulation of ultralow interfacial tension systems using extended surfactants. Journal of Surfactants and Detergents. 2006; 9(4):331–339. https://doi.org/10.1007/s11743-006-5011-2
  23. Phan TT, Harwell JH, Sabatini DA. Effects of triglyceride molecular structure on optimum formulation of surfactant-oil-water systems. Journal of Surfactants and Detergents. 2010;13(2):189–194. https://doi.org/10.1007/s11743-009-1155-1

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

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».