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Enregistrement W2335634305 · doi:10.1002/cjce.22502

Comparative investigation of the static and dynamic properties of CO<sub>2</sub> foam and N<sub>2</sub> foam

2016· article· en· W2335634305 sur OpenAlexvenueno aff
Mingming Lv, Shuzhong Wang, Zhende Zhai, Xiangrong Luo, Zefeng Jing

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials scienceShearing (physics)Supercritical fluidFoam concreteComposite materialRheologyPorous mediumEnhanced oil recoveryCarbon nanofoamAerogelPorosityFoaming agentChemical engineeringChemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Foam flood using CO2 can both enhance oil recovery and achieve geological storage of CO2, which has attracted increasing attention in the last two decades. This work systematically investigates the behaviours of CO2 and N2 foams both in bulk and porous media by static foam tests and core flood experiments. The stability and foamability of CO2 and N2 foams were compared in static foam tests. The foam texture showed that CO2 foam bubbles were relatively larger and exhibited a wider size distribution than N2 foam bubbles, which was detrimental to foam stability. Furthermore, steady‐state foam flows of CO2 and N2 foams at a fixed liquid flow rates were comparatively investigated with a foam quality range of 30–98 %. The difference between CO2 foam stability and N2 foam stability in porous media was relatively smaller, compared with the difference in bulk. Additionally, the analysis of foam rheology showed that foam exhibited different non‐Newtonian flow characteristics at different foam qualities, and the resistance to shearing of CO2 foam was lower than that of N2 foam. Finally, the results of foam flood experiments demonstrated that the oil recoveries of CO2 foam were lower than those of N2 foam with a co‐injection strategy under both subcritical and supercritical conditions. Compared with results in the atmosphere environment, the oil recovery of CO2 foam flood was higher under supercritical conditions.

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 enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,186
Écart entre enseignants0,176 · 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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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