Equivalent Alkane Carbon Number of Live Crude Oil: A Predictive Model Based on Thermodynamics
Développement d'un modèle pour prédire l'alcane équivalent d'une huile vive
Abstract
We took advantage of recently published works and new experimental data to propose a model for the prediction of the Equivalent Alkane Carbon Number of live crude oil (EACNlo) for EOR processes. The model necessitates the a priori knowledge of reservoir pressure and temperature conditions as well as the initial gas to oil ratio. Additionally, some required volumetric properties for hydrocarbons were predicted using an equation of state. The model has been validated both on our own experimental data and data from the literature. These various case studies cover broad ranges of conditions in terms of API gravity index, gas to oil ratio, reservoir pressure and temperature, and composition of representative gas. The predicted EACNlo values reasonably agree with experimental EACN values, i.e. determined by comparison with salinity scans for a series of n-alkanes from nC 8 to nC 18. The model has been used to generate high pressure high temperature data, showing competing effects of the gas to oil ratio, pressure and temperature. The proposed model allows to strongly narrow down the spectrum of possibilities in terms of EACNlo values, and thus a more rational use of equipments.
En se basant sur de récents travaux de la littérature ainsi que sur de nouvelles données expérimentales, nous proposons un modèle permettant de prédire l'EACNlo (Equivalent Alkane Carbon Number of live crude oil) – alcane équivalent d'une huile vive (pétrole brut contenant des gaz dissous) – dans des contextes de recherche de tensioactifs pour des activités EOR. Pour mettre en oeuvre ce modèle, il faut s'assurer de la connaissance des conditions de pression et de température dans le réservoir et du rapport gaz sur huile. En outre, des propriétés volumétriques d'hydrocarbures nécessaires pour alimenter le modèle, sont estimées par l'utilisation d'équations d'état. La validation de notre modèle a été réalisée à partir de données expérimentales de la littérature et nos propres données obtenues pour des pétroles bruts. Ces différents cas d'études couvrent de larges gammes en termes de degrés API, de rapports gaz sur huile, de pressions et températures en condition de fond (réservoir) et de compositions pour le gaz représentatif. L'utilisation du modèle conduit à des valeurs d'EACNlo en accord avec les valeurs expérimentales, i.e. obtenues par comparaisons avec des analyses de salinités sur des séries d'alcanes linéaires de nC 8 à nC 18. Le modèle a ensuite été utilisé pour générer des prédictions et ainsi étudier l'impact sur les prédictions des conditions de pressions et de températures et de la nature du gaz. Le modèle permet de restreindre la gamme de valeurs d'EACNlo et ainsi une meilleure utilisation des équipements expérimentaux.
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