Enhanced heavy oil recovery by organic alkali combinational flooding solutions
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».