Cet ouvrage explore comment l'injection de tensioactifs peut améliorer la récupération du pétrole dans les gisements de gaz associés, où la salinité, la composition du gaz, l'adsorption des tensioactifs et l'instabilité chimique peuvent réduire les performances de récupération. À l'aide de la simulation de gisement et de l'apprentissage automatique, il examine comment différents niveaux de salinité affectent la production de pétrole, le transport des tensioactifs, leur adsorption et l'efficacité du balayage. L'étude montre que des conditions de salinité faible à modérée améliorent les performances des tensioactifs, tandis qu'une salinité élevée entraîne un balayage médiocre, une perte plus importante de tensioactifs et une récupération de pétrole réduite. Des modèles d'apprentissage automatique sont également utilisés pour prédire le comportement de la production, la méthode ' Random Forest ' donnant les meilleurs résultats. Dans l'ensemble, cet ouvrage propose une approche pratique pour optimiser l'injection de tensioactifs et faciliter la prise de meilleures décisions techniques dans les gisements pétroliers matures.
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