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Enregistrement W2607391509 · doi:10.3997/2214-4609.201700295

Water Ion Interactions at Crude Oil-water Interface - Is there a Correlation between IFT and Interfacial Rheology?

2017· article· en· W2607391509 sur OpenAlexaff
Subhash Ayirala, Samhar Saleh, A. A. Yousef, Z. Li, Zhenghe Xu

Notice bibliographique

RevueProceedings · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRheologyMagnesiumIonChemical engineeringSodiumSodium carbonateChemistryEnhanced oil recoverySulfateOil dropletMaterials scienceComposite materialEmulsionOrganic chemistry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Summary SmartWater flooding (SWF) through the injection of optimized chemistry waters is getting good attention in recent years for improved oil recovery (IOR) and enhanced oil recovery (EOR) in carbonate reservoirs. Consequently, much of the research conducted so far in this emerging area has been limited to studying salinity and water ion interactions at carbonate rock-crude oil-water interfaces. Favorable wettability alteration has been seen to play a major role on oil recovery based on measurements such as contact angle and zeta potential; however, the other important aspect of characterizing water ion interactions at crude oil-water interface has received little attention. In this study we performed interfacial shear rheology measurements to study water ion interactions at crude oil-water interface and compared these results with the previously reported IFT data. The major objectives are to determine the impact of different water ions on the viscoelastic properties of crude oil-water interface as well as to explore the correlation between IFT and interfacial rheology. Several low salinity SmartWater recipes with varying individual ion compositions were used in these experiments. The data indicated noticeably higher IFT values for SmartWater recipes containing sulfate ions, while IFT was the lowest for SmartWater composed of magnesium ions. In contrast, SmartWater with only sodium or calcium ions displayed almost similar IFT values. Interfacial shear rheology results showed significantly higher viscous and elastic modulus for SmartWater recipes comprising of sulfate ions. The SmartWater recipes with sodium-only, calcium-only or magnesium-only ions showed comparable interfacial rheology. The transition times for the interface to become elastic-dominant from a viscous-dominant regime are found to be the lowest for sulfates-only brine followed by the sodium-only and calcium-only brines, and the highest being with magnesium-only brine. The much quicker transition times to elastic regime observed with sulfates-only brine indicates rigid skin at the interface that could potentially delay the destabilization of the interfacial film and hinder the coalescence between oil droplets. The longer transition times to elastic regime observed with magnesium-only brine shows the presence of less rigid films at the interface to promote the coalescence between oil droplets. A good correlation between IFT and the interfacial film transition times from viscous to elastic-dominant region was observed for all the brines, which confirms that similar sensitivity of water ions is reflected in both the parameters. These novel findings on the microscopic scale interactions of different water ions at crude oil-water interface pointed out the importance of magnesium and calcium ions in the SmartWater to enhance the coalescence between released oil droplets to quickly form oil bank in the reservoir for faster 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 enseignants0,098
Score d'incertitude au seuil0,605

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 savante0,0000,001
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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,246 · 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

Citations0
Publié2017
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Résumé présentoui

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