Flow characteristics of three enhanced oil recovery polymers in porous media
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT This article presents an experimental study aiming to explore the relationship among rheological properties, flow characteristics in porous media, and enhanced oil recovery (EOR) performance of three typical EOR polymers. The results suggest that xanthan gum exhibits a very pronounced shear‐thinning behavior, which is probably also the reason explaining its moderate adsorption extent within porous media (thickness of adsorbed layer, e = 3.1 μm). The advanced viscoelastic properties coupled with the less adsorption extent compared to the hydrophobically modified copolymer (HMSPAM) allow xanthan gum to establish a “piston‐like” displacement pattern and lead up to 49.4% original oil in place (OOIP) of the cumulative oil recovery during polymer flooding. Regarding HMSPAM, the significant permeability reduction of the porous media induced by multilayer adsorption (e = 5.6 μm) results in much higher drive forces (ΔP) in the extended waterflooding stage, which further raises the cumulative oil recovery by 18.5% OOIP. In general, xanthan gum and HMSPAM totally produced 84% OOIP which is 15% higher than the extensively used EOR polymer, hydrolyzed polyacrylamide (HPAM), under the same experimental conditions. © 2014 Wiley Periodicals, Inc. J. Appl. Polym. Sci. 2015, 132, 41598.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».