Evaluation of the Foamability Potential of a Novel Biosurfactant Using the Solution to Advective-Diffusive Transport Model in Porous Media With a Linear Adsorption Trend
Notice bibliographique
Résumé
While geological sequestration of anthropogenic carbon dioxide is a technically and economically viable option for reducing emissions to the level required to avoid the predicted 2 degrees Celsius increase of atmospheric temperature by the end of this century, efficient sequestration planning is vital for the achievement of this goal.The petroleum industry has used conventional surfactants in enhance oil recovery projects aimed at prolonging the life span of a field, thereby increasing ultimate reserves. Notable among these is the use of surfactants for injected gas relative mobility control. Therefore, the potential for carbon dioxide mobility control in saline aquifers using surfactant alternating gas injection is huge, given the rich experience that can be tapped from the petroleum industry practice.Considering the expected surfactant loses in surfactant-enhanced geological sequestration similar to that encountered in the petroleum industry, this paper has used the analytical solution to advective diffusive equation that exists in the literature with a linear adsorption model where, adsorption has been used to predict trends in minimum pressure drop required for foam generation. The greatest utility of this work lies in the fact that the analytical solution is related a linear adsorption model related to a novel surfactant found from biological and hydrocarbon sources of geologic origin. This paper, therefore, extends the work of linear adsorption models for this novel surfactant aimed at exploring improved oil recovery potentials; in addition to exploring its potential for efficient geological carbon storage in saline aquifers.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».