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Enregistrement W2343337939 · doi:10.1080/01932691.2016.1181553

Enhanced heavy oil recovery by organic alkali combinational flooding solutions

2016· article· en· W2343337939 sur OpenAlexaff
Houjian Gong, Yajun Li, Mingzhe Dong, Teng Zhu, Long Yu

Notice bibliographique

RevueJournal of Dispersion Science and Technology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPulmonary surfactantPolyacrylamideSurface tensionEnhanced oil recoveryChemical engineeringChemistryPolymerViscosityAlkali metalOil in placeChromatographyMaterials scienceOrganic chemistryPolymer chemistryComposite materialPetroleum

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Although alkaline/surfactant/polymer (ASP) flooding is successfully applied in oil fields, some disadvantages such as scales, corrosion effects, and viscosity reductions of polymer solutions appear. Usage of organic alkalis can avoid or decrease these disadvantages. In this paper, the physicochemical properties, including interfacial tension (IFT), and viscosity, of organic alkali combinational flooding solutions and their effectiveness as enhanced oil recovery agents are investigated. Monoethanolamine (MEA) is the optimal one for decreasing the IFT among the three organic alkalis studied in this paper. Although MEA cannot decrease the IFT as low as NaOH does, it has good compatibility with both surfactant and the polymer hydrolyzed polyacrylamide (HPAM). MEA not only helps a surfactant solution or HPAM/surfactant mixture attain ultralow IFT values, but can also promote better viscosity stability for HPAM or HPAM/surfactant solutions compared to NaOH. Moreover, core flood experiments show that adding MEA can obtain additional tertiary oil recovery of 6%–10% original oil in place (OOIP) on the top of HPAM or HPAM/surfactant flooding, although MEA has a lower enhanced oil recovery than NaOH. The experimental results show that MEA is a good choice to replace NaOH in enhancing heavy oil recovery.

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 enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil0,277

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,221
Écart entre enseignants0,214 · 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

Citations22
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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