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Enregistrement W2792754723 · doi:10.2118/190377-ms

Nanoparticle-Fortified Emulsification of Heavy Oil

2018· article· en· W2792754723 sur OpenAlexafffundabout
Danial Arab, Apostolos Kantzas, Steven L. Bryant

Notice bibliographique

RevueSPE EOR Conference at Oil and Gas West Asia · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesCanada Excellence Research Chairs, Government of CanadaNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research Chairs
Mots-clésPulmonary surfactantDodecaneSurface tensionCationic polymerizationChemical engineeringMicroemulsionCritical micelle concentrationAqueous two-phase systemZeta potentialAqueous solutionEnhanced oil recoveryChemistryNanoparticleEmulsionMicelleOrganic chemistryThermodynamics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Chemical flooding has been suggested as an efficient conformance control technique to develop many of thin post-CHOPS heavy oil reservoirs in Western Canada. In-situ formation of oil in water emulsions due to the effect of surfactant/natural soap has been reported as the main mechanism behind chemical EOR. In this work, the effect of surface-modified silica NPs to enhance the efficiency of surfactant to emulsify heavy oil (14,850 mPa.s and 980 kg/m3 at 25 °C, from the Luseland field) in water has been investigated. Bulk fluid screening experiments were conducted using different surfactants and surface-modified silica NPs for selecting the best heavy oil emulsifier. Complementary experiments such as interfacial/surface tension, NP zeta potential and size measurements, and elemental analysis were conducted to understand the interactions between NPs and surfactant molecules. In the absence of NPs, concentration of both anionic and cationic surfactants should be tuned within a narrow window, near CMC, to create stable heavy oil in water emulsions. It was found that there is a threshold for IFT, obtained at the CMC, which should be met to have stable oil in water emulsions. The created oil in water emulsions break easily at surfactant concentrations higher than the CMC, yielding IFTs higher than the threshold. This observation was also seen in a system containing dodecane. At the CMC of both anionic and cationic surfactants, the IFT between dodecane and an aqueous phase is negative, producing stable dodecane in water emulsions for over three months. In the presence of surface-modified silica NPs heavy oil emulsification is achieved at surfactant concentrations much lower than the CMC. In this case, IFT is remarkably (54 %) reduced, well below the threshold value, due to the combined effect of 2 wt. % negatively-charged silica NPs and only 0.1 wt. % anionic surfactant. These results suggest that the repulsive interaction between negatively-charged NPs and anionic surfactant may result in pushing the surfactant molecules back towards the oil-water interface to enhance IFT reduction.

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 enseignants0,427
Score d'incertitude au seuil0,592

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 savante0,0000,000
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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,240
Écart entre enseignants0,223 · 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

Citations12
Publié2018
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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