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Enregistrement W2775762747 · doi:10.1038/s41598-017-17547-z

Wettability alteration of calcite oil wells: Influence of smart water ions

2017· article· en· W2775762747 sur OpenAlexafffund
Sanjay Prabhakar, Roderick Melnik

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensWilfrid Laurier University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaMinisterio de Economía y CompetitividadBasque Center for Applied MathematicsEusko JaurlaritzaNational Science Foundation
Mots-clésCalciteWettingAcetic acidIonMoleculeMaterials scienceChemistryChemical engineeringMineralogyOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Further enhancement of crude oil recovery in the enhanced recovery stage from calcite oil wells is a major global challenge for oil industry. Experimental results suggest that ions present in sea water, also called smart water, have a significant influence on the wettability alteration (less oil wet) of calcite surface. In this paper, by utilizing Density Functional Theory (DFT) and Quantum Molecular Dynamics (QMD) simulations, we investigate the effect of additive ions of sea water in oil recovery by using acetic acid as a model compound of crude oil molecules. We find that Na + ions precipitate to the calcite surface and form Na acetate. The binding energy of Na acetate is larger than original oil molecule (acetic acid), which reduces oil recovery. On the other hand, Mg 2+ and $${\rm{S}}{{\rm{O}}}_{4}^{2-}$$ <mml:math xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML"> <mml:mrow> <mml:mi>S</mml:mi> <mml:msubsup> <mml:mi>O</mml:mi> <mml:mn>4</mml:mn> <mml:mrow> <mml:mn>2</mml:mn> <mml:mo>−</mml:mo> </mml:mrow> </mml:msubsup> </mml:mrow> </mml:math> ions can also reach to the calcite surface in proximity and modify the calcite surface. The binding energy of oil molecule on modified calcite surface is smaller than on pure calcite surface, which enhances oil recovery. Our results might help in understanding interaction among oil, water and additives ions of smart water for further experimental investigations.

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)0,001
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 enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,302

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,238 · 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

Citations38
Publié2017
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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