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Enregistrement W1898241443 · doi:10.1155/2015/980439

Stability of Fluorosurfactant Adsorption on Mineral Surface for Water Removal in Tight Gas Reservoirs

2015· article· en· W1898241443 sur OpenAlexaff
Lijun You, Wanchun Zhang, Yili Kang, Zhangxin Chen, Xuefen Liu

Notice bibliographique

RevueJournal of Chemistry · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Key Research and Development Program of ChinaChina Scholarship Council
Mots-clésAdsorptionChemistryWettingX-ray photoelectron spectroscopyFourier transform infrared spectroscopyPulmonary surfactantChemical engineeringContact angleSurface modificationInfrared spectroscopyOrganic chemistryPhysical chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Long‐term effectiveness of rock wettability alteration for water removal during gas production from tight reservoir depends on the surfactant adsorption on the pore surface of a reservoir. This paper selected typical cationic fluorosurfactant FW‐134 as an example and took advantage of Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR), X‐ray photoelectron spectroscopy (XPS), and atomic force microscope (AFM) to investigate its adsorption stability on the rock mineral surface under the oscillation condition at high temperature for a long time. The experimental results indicate that the F element content on the sample surface increases obviously, the surface structure of fluorine‐carbonization also undergoes a significant change, and the fluorine surfactant exhibits a good interfacial modification and wettability alteration ability due to its adsorption on the pore surface transforming the chemical structure of the original surface. The adsorption increases indistinctly with the concentration of over 0.05% due to a single layer adsorption structure and is mainly electrostatic adsorption because the chemical bonding between the fluorosurfactant and the rock mineral surface, the hydrogen bonding, is weak and inconspicuous.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,223 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2015
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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