The Synergistic Effect of Branched-Preformed Particle Gel and Hydrolyzed Polyacrylamide on Further-Enhanced Oil Recovery after Polymer Flooding
Notice bibliographique
Résumé
Polymer flooding is widely and successfully used to enhance oil recovery. How to further enhance oil recovery after polymer flooding becomes an important question that needs to be solved to stabilize oil production. Branched-preformed particle gel (B-PPG) is a newly developed chemical agent to enhance the oil recovery from heterogeneous reservoirs. Here, laboratory experiments were performed to investigate the enhanced oil recovery of B-PPG/hydrolyzed polyacrylamide (HPAM) mixed solutions through heterogeneous porous media by the core flood test. The results show that the B-PPG/HPAM mixed solutions have a higher oil recovery than solutions containing HPAM or B-PPG alone because of the synergistic effect between B-PPG and HPAM. B-PPG can adjust flows in different permeability zones by its properties of blocking, deforming, and passing through the throat during flow, which can be proved by the fractional flow behaviors in the parallel-sandpack displacement test. HPAM can not only increase the viscosity of the flooding but also enhance the sustained effect of B-PPG. The resistance factors during the flow of B-PPG/HPAM mixed solutions through heterogeneous porous media were also measured. The B-PPG/HPAM mixed solutions have higher resistance factors and residual factors than the solutions of HPAM or B-PPG alone. The relationships between oil recovery and resistance factor show that B-PPG/HPAM mixed solutions have better abilities to enhance oil recovery because of the synergistic effect. Furthermore, the microscopic displacement behaviors in the heterogeneous microscopic model were investigated. The results are consistent with the core flood test and confirm that B-PPG and HPAM have the synergistic effect on further-enhanced oil recovery after polymer flooding.
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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 | 0,000 | 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 ».