Nanoparticles for Inhibition of Asphaltenes Damage: Adsorption Study and Displacement Test on Porous Media
Notice bibliographique
Résumé
The deposition of asphaltenes is one of the most difficult problems to overcome in oil production and processing. The presence of asphaltenes in crude oil, and consequently, the adsorption and deposition of asphaltenes on the rock surfaces, affects the rock properties, such as porosity, permeability, and wettability. This study aims at analyzing the effect of the chemical nature of 12 types of nanoparticles on asphaltenes adsorption; hence, the delay or inhibition of deposition and precipitation of asphaltenes on porous media under flow conditions at reservoir pressure and temperature were investigated. The adsorption equilibrium of asphaltenes onto nanoparticles was effectively achieved within relatively short times (approximately 2 min), which indicates the promising nature of adsorbents for delaying the agglomeration and inhibiting the precipitation and deposition of asphaltenes. The adsorption equilibrium of asphaltenes for the nanoparticles was determined using a batch method in the range 150–2000 mg/L. The equilibrium adsorption data were fit to both the Langmuir and Freundlich models. Additionally, in this study, the transport of nanoparticles in a porous media at a typical reservoir pressure and temperature was investigated. As a result, the use of nanoparticles allowed the system to flow successfully, which demonstrated the inhibition of precipitation and deposition and the enhanced perdurability against asphaltene damage in the porous media.
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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 ».