Applications of nanotechnology in oil and gas industry: Progress and perspective
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Nanotechnology has been successfully implemented in many applications, such as nanoelectronics, nanobiomedicine, and nanodevices. However, this technology has rarely been applied to the oil and gas industry, especially in upstream exploration and production. The oil and gas industry needs to improve oil recovery and exploit unconventional resources. The cost of research and oil production is under immense pressure, and it is becoming more difficult to justify such investment when the crude oil price is weak and depressed. There is a widespread belief that nanotechnology may be exploited to develop novel nanomaterials with enhanced performance to combat these technological barriers. Increasing funding resources from governmental and global oil industry have been allocated to exploration, drilling, production, refining, and wastewater treatment. For example, nanosensors allow for precise measurement of reservoir conditions. Nanofluids prepared using functional nanomaterials may exhibit better performance in oil production processes, and nanocatalysts have improved the efficiency in oil refining and petrochemical processes. Nanomembranes enhance oil, water and gas separation, oil and gas purification, and the removal of impurities from wastewater. Functional nanomaterials can play an important role in the production of smart, reliable, and more durable equipment. In this review paper, we summarize the research progress and prospective applications of nanotechnology and nanomaterials in the oil and gas industry.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».