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Enregistrement W2316967158 · doi:10.2118/179706-ms

Characterization of Mixed Wettability using Surface Energy Distribution

2016· article· en· W2316967158 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
no affAucune affiliation canadienne : ce travail est invisible pour une base fondée sur la seule affiliation.
Aucune affiliation canadienne. Une base fondée sur la seule affiliation (le devis habituel) n'aurait jamais vu ce travail. C'est l'un des travaux qui justifient l'inversion de la base.

Notice bibliographique

RevueSPE Improved Oil Recovery Conference · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiqueAdsorption, diffusion, and thermodynamic properties of materials
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCMG Reservoir Simulation Foundation
Mots-clésWettingInverse gas chromatographyDolomiteMineralogySurface energyCalciteCharacterization (materials science)Contact anglePetroleum reservoirGeologyMaterials sciencePetroleum engineeringComposite materialNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract A systematic approach to characterize the mixed wet configurations of various reservoir rocks (sandstone and carbonates) by evaluating their surface energy distributions has been presented in this paper. This approach was tested against the macroscopic spatial distribution of oil-wet and water-wet sites and at different temperatures for validation. The new approach used to characterize the mixed wettability of a reservoir rock pertains to establishing a relation between the volume fraction of the mixed-wet reservoir rocks and surface energy of the mixture. This approach is based on an accurate description of the various physico-chemical interfacial forces present at the reservoir rock surface using Inverse Gas Chromatography (IGC). Mixed-wet configurations of various reservoir rocks are created by combining water-wet and oil-wet samples of the rock in different volume fractions and shaken together to establish uniform distribution. These samples are then subjected to the IGC analysis at different temperatures to deduce their surface energy distribution. The relation developed herein is tested against spatial heterogeneity by combining the oil-wet and water-wet rock samples in a layered fashion to validate the approach. The complete method to deduce the surface energy distribution of a rock surface using IGC has also been explained in detail. A definite and conclusive relationship between the surface energy and mixed wettability of silica glass beads, calcite, and dolomite samples was established in this study. The mixed-wet configurations of the rock samples ranged from 0% oil-wet (meaning water-wet samples) to 100% oil-wet samples. The findings indicated that the Lifshitz-van der Waals component of the rock mixture did not undergo any change with change in the wetting state of the system under study. However the acid base components showed a marked decrease with increasing oil wetness before plateauing. Temperature was found to have a profound impact on the surface energy of a rock surface. Spatial heterogeneity by way of layered and segregated distribution of oil-wet and water-wet sites did not affect the eventual surface energy distribution thereby validating the new approach.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,060
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

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)0,0020,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,210
Écart entre enseignants0,195 · 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