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Enregistrement W2560102565 · doi:10.3390/en9121037

Shear Resistance Properties of Modified Nano-SiO2/AA/AM Copolymer Oil Displacement Agent

2016· article· en· W2560102565 sur OpenAlexaff
Nanjun Lai, Xin Guo, Ning Zhou, Qian Xu

Notice bibliographique

RevueEnergies · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésMaterials scienceRheologyPolyacrylamideShearing (physics)Composite materialShear rateCopolymerPolymerApparent viscosityChemical engineeringPolymer chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To address the problem regarding poor shear resistance of commonly employed polymers for oil displacement, modified nano-SiO2/AA/AM copolymer (HPMNS) oil displacement agents were synthesized using acrylic acid (AA), acrylamide (AM), and modified nano-SiO2 of different modification degrees as raw materials. HPMNS was characterized by means of infrared spectroscopy (IR), nuclear magnetic resonance (1H-NMR, 13C-NMR), dynamic/static light scattering, and scanning electron microscope. A comparative study of the shear resistance properties for partially hydrolyzed polyacrylamide (HPAM) and HPMNS was conducted. Compared to HPAM, the introduced hyperbranched structure endowed HPMNS with good shear resistance, which was quantified from the viscosity retention ratio of the polymer solutions. From the perspective of rheological property, HPMNS also showed great shear stability after shearing by a Mixing Speed Governor and porous media shear model. Furthermore, with a higher degree of modification, HPMNS-2 had better shear stability in terms of viscosity and rheological property than HPMNS-1. The phenomena were due to its lower hydrodynamic radius, weight-average molecular weight, and better flexibility of its molecular chains. In addition, upon the indoor displacement test, the resistance factor and residual resistance factor values of HPMNS-2 were higher than those of HPAM. This behavior is beneficial for increasing 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)0,000
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 enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,506

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,012
Tête enseignante GPT0,204
Écart entre enseignants0,192 · 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

Citations32
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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