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Enregistrement W2383961276 · doi:10.1021/acs.iecr.6b01187

Role of Particle Size and Surface Acidity of Silica Gel Nanoparticles in Inhibition of Formation Damage by Asphaltene in Oil Reservoirs

2016· article· en· W2383961276 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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineChemistry
ThématiquePetroleum Processing and Analysis
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaEcopetrolUniversidad Nacional de Colombia
Mots-clésAsphalteneNanoparticleDynamic light scatteringAdsorptionChemical engineeringParticle sizeDesorptionNanofluidChemistryMaterials scienceChromatographyAnalytical Chemistry (journal)Organic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The main objective of this study is to evaluate the effect of particle size and surface acidity of synthesized silica gel nanoparticles on the inhibition of formation damage caused by asphaltene precipitation/deposition. Silica gel nanoparticles were synthesized through the sol–gel method, and their characterization was performed via N 2 physisorption at −196 °C, field emission scanning electron microscopy (FESEM), dynamic light scattering (DLS) measurements, and NH 3 temperature-programmed desorption (TPD). The size of the synthesized nanoparticles ranged from 11 to 240 nm. The ability of the nanoparticles to adsorb asphaltenes and to reduce asphaltene self-association was evaluated using batch-mode experiments. The kinetics of asphaltene aggregate growth in the presence and absence of nanoparticles were evaluated using DLS measurements in different Heptol solutions. The smallest nanoparticles (11 nm) had the highest adsorptive capacity for n -C 7 asphaltenes among the nanoparticles studied. Therefore, these nanoparticles were modified using acid, base, and neutral treatments, which showed the following order S11A ≫ S11B ≃ S11N ≃ S11 according to the n -C 7 asphaltene affinity and the reduction of its mean aggregate size in the bulk phase. The surface acidity values obtained through of temperature-programmed desorption test ranged from 1.07 and 1.32 mmol/g. In general, the asphaltene self-association was reduced to a higher degree as the amount of adsorbed asphaltene increased. Additionally, in this study, the performance of a nanofluid treatment was tested under flow conditions in porous media under typical reservoir conditions using the nanoparticles with the best performance in batch-mode experiments. Indeed, nanofluid treatment with silica nanoparticles increased the effective permeability to oil and enhanced the oil recovery with an increase in the recovery factor of 11% under the conditions reported here. This approach has the major benefit of being scalable to a producing field, and the study provides an understanding of the roles of size and surface acidity of silica nanoparticles in the wettability alteration and inhibition of formation damage caused by asphaltenes and their influences on asphaltene aggregate size in the oil matrix and the adsorbed phases.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,379

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,034
Tête enseignante GPT0,281
Écart entre enseignants0,247 · 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