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Enregistrement W1910748443 · doi:10.1007/s11743-015-1692-8

Complexation of Surfactant/β‐Cyclodextrin to Inhibit Surfactant Adsorption onto Sand, Kaolin, and Shale for Applications in Enhanced Oil Recovery Processes. Part III: Oil Displacement Evaluation

2015· article· en· W1910748443 sur OpenAlexafffund
Sirinthip Kittisrisawai, Laura Romero‐Zerón

Notice bibliographique

RevueJournal of Surfactants and Detergents · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMahidol UniversityCanada Foundation for InnovationUniversity of New Brunswick
Mots-clésPulmonary surfactantChemistryEnhanced oil recoveryResidual oilAdsorptionOil in placeChemical engineeringOil shaleChromatographyPorous mediumPetroleum engineeringPorosityPetroleumOrganic chemistryWaste managementGeology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract This proof of concept research evaluates the performance of a surfactant/β‐cyclodextrin (β‐CD) inclusion complex during chemical flooding for enhanced oil recovery. It was hypothesized that the encapsulated surfactant propagates well through the porous media. Sodium dodecyl sulfate (SDS) was used to study the surfactant/β‐CD complexations. Phase behavior analysis was carried out to prepare the most favorable chemical slug formulation. A series of core flooding tests were conducted to determine the efficiency of the SDS/β‐CD inclusion complex in displacing residual oil. Surfactant flooding was conducted as tertiary oil recovery mode (after mature water flooding) by injecting 0.3 pore volume (PV) of the optimum surfactant slug that was chased by 0.3 PV of a polymer slug; followed by continuous water flooding until oil production stopped. The experimental results indicate that the encapsulated surfactant propagates well through the sandpack system and consistently produces higher incremental oil recoveries that range from 40 to 82 % over the incremental oil recovery achieved by conventional surfactant flooding.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,209
Score d'incertitude au seuil0,853

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,288
Écart entre enseignants0,252 · 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 tête enseignante, 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

Citations6
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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