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Enregistrement W2550678278 · doi:10.1021/acs.iecr.6b02446

Measurements and Modeling of Interfacial Tension for CO<sub>2</sub>/CH<sub>4</sub>/Brine Systems under Reservoir Conditions

2016· article· en· W2550678278 sur OpenAlexafffund
Yueliang Liu, Huazhou Li, Ryosuke Okuno

Notice bibliographique

RevueIndustrial & Engineering Chemistry Research · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEnvironmental Science
ThématiqueCO2 Sequestration and Geologic Interactions
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaChina Scholarship CouncilUniversity of Texas at Austin
Mots-clésSupercritical fluidBrineSurface tensionChemistryOil shaleThermodynamicsSalinityPetroleum engineeringGeologyPhysicsOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Supercritical CO 2 injection is a promising way to hydraulically fracture tight/shale gas formations as well as enhance gas recovery from these formations. Understanding of phase behavior and interfacial tension (IFT) of CO 2 /CH 4 /brine (NaCl) systems is important, because they affect the performance of such a process in tight/shale gas formations. In this study, we employ the axisymmetric drop shape analysis (ADSA) method to measure the IFT between CO 2 /CH 4 mixtures and brine over the temperature range from 77.0 to 257.0 °F and the pressure range from 15 to 5027 psia. Test results show that the presence of CO 2 decreases the IFT of CH 4 /H 2 O or CH 4 /brine (NaCl) systems, while the degree of reduction depends on the molar fraction of CO 2 in the gas mixture. Salinity tends to cause an increase in IFT of CO 2 /CH 4 /brine (NaCl) systems; a higher salinity leads to an increased IFT for a given system. On the basis of the Parachor model (Weinaug and Katz J. Ind. Eng. Chem. 1943, 35, 239) and Firoozabadi’s model (Firoozabadi and Ramey J. Can. Pet. Technol. 1988, 27, 41), we propose an improved IFT model to represent the measured IFT data for CO 2 /CH 4 /brine systems. The new IFT model preserves the principle of zero IFT at a critical point. Comparison of the new IFT model with four commonly used IFT correlations presented in the literature shows the superiority of the new model.

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)0,001
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 enseignants0,016
Score d'incertitude au seuil0,562

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
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)0,0000,000

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 Opus0,184
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,166 · 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

Citations107
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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