Polyethylene Glycol PEG Functionalized Silane for Highly Efficient Silicate Scale Control
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Sandstone reservoirs flooded with alkaline surfactant polymer (ASP) are associated with silicate scaling of production wells. Silicate scaling has been a significant problem in ASP-flooded areas in China and Canada. This paper reports a series of highly effective silicate scale inhibitors comprised of polyethylene-glycol-functionalized silane. Surface chemistry of silicate was utilized to prevent scale growth. Silane/siloxide groups bond well with the surface of silica and silicates. The introduction of a silane/siloxide group into a scale inhibitor can greatly enhance the affinity of inhibitor molecules with the silicate surface. Conversely a silicate surface also has exposed OH groups which can form hydrogen bonds with the oxygen atoms in the backbone of PEG. The PEG polymer chain is likely to wrap around the surface of silicate nuclei, thus becoming a blocking layer and inhibiting further silicate growth. Both static and dynamic tests were utilized to evaluate the performance of the silicate scale inhibitors. The PEG-functionalized silane achieved excellent inhibition percentages at low or medium pH as compared with conventional inhibitors that are based on phosphonates or polycarboxylic acids. When brine solution pH is high, magnesium (Mg) and calcium (Ca) silicate form, grow larger, and precipitate out, before effective inhibition can occur. This research found the addition of Mg/Ca sequesters help mitigate this growth/precipitation problem by slowing the initial nucleation process. This novel study supports the introduction of a silane/siloxide group that specifically binds the inhibitor with silicate nuclei providing the advantages over conventional technologies where no specific binding between an inhibitor and precipitate is established.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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.
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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 ».