Challenges for Extending the Application of Nanoparticles in High Salinity Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nanoparticles, through many researches, has proven its capability to be an enhance oil recovery agent. In this study, we aim to investigate the performance of natural Zeolite in nanoscale on the recovery of crude oil compared to the normal water flooding method. The natural Zeolite nanoparticles are dispersed in seawater, however nanoparticles stability in saline water have been reported to be a challenge. Therefore and in order to investigate the performance of these natural Zeolite nanoparticles on oil recovery, we first stabilize them in seawater. Natural Zeolite nanoparticles of different concentrations (i.e. 0.02, 0.03, 0.05 wt%) were dispersed in seawater, where stability tests showed nanoparticles precipitations in less than an hour. This problem, of nanoparticles precipitation in seawater, was investigated by studying the performance of the Zeolite nanoparticles in each electrolyte that exits in seawater. The study results showed good stability of the Zeolite nanoparticles in NaCl solution that has a concentration of 0.14 wt%, however Zeolite nanoparticles will destabilize at higher concentrations of NaCl. Divalent salts that exist in seawater (i.e. MgCl2 and CaCl2) were also tested. The Zeolite nanoparticles were found to be destabilized even at very low concentrations of these salts. In the current work, we added surfactants to seawater to help in stabilizing the Zeolite nanoparticles. After initial screening of several surfactants, Polyvinylpyrrolidone (PVP) showed to be the best candidate to stabilize Zeolite nanoparticles in seawater. Experiments were then carried out using Zeolite nanoparticles plus (PVP) all dispersed in seawater. The effect of this dispersant on interfacial tension (IFT) was investigated where results revealed decrease in IFT values. The dispersant was shown also to change the wettability to more water wet condition which was due to the Zeolite nanoparticles, as a dispersant of only seawater and (PVP) was tested and found to not alter the wettability.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».