Mohammed Abdelfetah Ghriga

Les réservoirs fracturés naturellement occupent la première place dans les réserves mondiales et forment une classe très particulière des réservoirs d'hydrocarbures. Leur étude est très spécifique et complexe à cause de l’existence de la porosité et de la perméabilité secondaires caractéristiques des réseaux de fractures. Les fluides s'écoulent essentiellement à travers un réseau de fractures tandis que la grande quantité de pétrole est emmagasinée par la matrice rocheuse, ce qui rend la production de pétrole à partir de ces réservoirs difficile et un grand défi pour les ingénieurs pétroliers. Lors de la récupération secondaire ou tertiaire dans les réservoirs fortement fracturés, l'injection de fluides de faible viscosité, tels que le gaz ou l'eau, conduit généralement à des percées précoces de fluides (canalisation de fluide ou channeling) dans les puits de production, entraînant ainsi une mauvaise efficacité, à l’échelle microscopique et macroscopique, de la récupération de pétrole. Le challenge pour les opérations de la récupération chimique améliorée du pétrole (cEOR) dans les réservoirs fracturés, c’est d'empêcher ce phénomène de canalisation des fluides « channeling », afin que les fluides injectés puissent entrer, se mettre en contact et déplacer l'huile piégée dans la matrice. Ces opérations sont connues sous le nom de « contrôle de conformance ». Dans un réservoir fracturé, la conformance peut être améliorée en réduisant la perméabilité secondaire des fractures par l’utilisation des systèmes de gels, de la mousse ou de la croissance microbienne. L’objectif de cette thèse est d'étudier la gélification d'un système de gel polymère formé par les polyacrylamides partiellement hydrolysés (PAPHs) et les polyethylenimines (PEIs). Pour des réactifs bien caractérisés, le temps de gélification, la force du gel et la stabilité thermique du gel sont étudiés en fonction des principaux paramètres physico-chimiques du système (PAPH/PEI). La méthode des surfaces de réponses (MSR) est utilisée pour développer un modèle mathématique qui permet la prédiction du temps de gélification des systèmes (PAPH/PEI) dans l’intervalle de températures compris entre 70 et 90 °C. Les mécanismes de réticulation, du PHPA avec de la PEI, sont ensuite étudiés et quantifiés à l'aide des techniques avancées.

The literature knowledge on the crosslinking mechanisms between the various polymers (PAM, PHPA, and PatBA) and the crosslinker (PEI) was only limited to observations on gelation times and gel strength variations compared to other gel systems.

Estimating the solubility of carbon dioxide in ionic liquids, using reliable models, is of paramount importance from both environmental and economic points of view. In this regard, the current research aims at evaluating the performance of two data-driven techniques, namely multilayer perceptron (MLP) and gene expression programming (GEP), for predicting the solubility of carbon dioxide (CO₂) in ionic liquids (ILs) as the function of pressure, temperature, and four thermodynamical parameters of the ionic liquid. To develop the above techniques, 744 experimental data points derived from the literature including 13 ILs were used (80% of the points for training and 20% for validation). Two backpropagation-based methods, namely Levenberg–Marquardt (LM) and Bayesian Regularization (BR), were applied to optimize the MLP algorithm. Various statistical and graphical assessments were applied to check the credibility of the developed techniques. The results were then compared with those calculated using Peng–Robinson (PR) or Soave–Redlich–Kwong (SRK) equations of state (EoS). The highest coefficient of determination (R² = 0.9965) and the lowest root mean square error (RMSE = 0.0116) were recorded for the MLP-LMA model on the full dataset (with a negligible difference to the MLP-BR model). The comparison of results from this model with the vastly applied thermodynamic equation of state models revealed slightly better performance, but the EoS approaches also performed well with R² from 0.984 up to 0.996. Lastly, the newly established correlation based on the GEP model exhibited very satisfactory results with overall values of R² = 0.9896 and RMSE = 0.0201.

The properties in aqueous solution of polymer–particle composites (PPC) depend on the size and the concentration of both the particles and the polymers as well as the interactions between them. In this work, rheological behaviour was studied in a semi-diluted regime of partially hydrolysed polyacrylamide (HPAM) with 2R_g/d a particle diameter/polymer gyration radius (R_g) ratio and a confinement parameter (p_c) that were both greater than 1. R_g is the polymer gyration radius and d the particle diameter. p_c characterizes the inter-particle distance (ID) with respect to the polymer size (p_c = ID/2R_g) and depends on the concentration and size of the particles. We highlighted the PPC thickening effects as a function of the number of carboxylic functions on the surface of the polystyrene particles (PSL) obtained by free soap free emulsion polymerization (0.16–1.2 mmol g⁻¹ of COOH). Thickening increases linearly with surface functionality for a p_c of less than 10. This behaviour has been correlated to the polymer–particle interactions, which was demonstrated by adsorption measurements in dilute solution (12–22 mg g⁻¹ of HPAM on PSL). Adsorption was quantified by zero-shear capillary viscosity measurements in a microfluidic device. In contrast, a thinning effect was observed for a p_c greater than 10, which is also related to the salt effect studies (6–12 g L⁻¹ in NaCl).