Rheological Behavior of Surface Modified Silica Nanoparticles Dispersed in Partially Hydrolyzed Polyacrylamide and Xanthan Gum Solutions: Experimental Measurements, Mechanistic Understanding, and Model Development
Notice bibliographique
Résumé
Polymer solutions are designed to develop a favorable mobility ratio between the injected polymer solution and the oil–water bank being displaced by the polymer. Subsequently, a more uniform volumetric sweep of the reservoir is produced. Chemical and mechanical degradation of the polymer solutions, on the other hand, reduce their viscosity which significantly affects their performance. The primary objective of this study is to investigate the effect of surface modification of silica nanoparticles (NPs) on the effective viscosity of partially hydrolyzed polyacrylamide (HPAM) and xanthan gum (XG) solutions at different NP concentrations and temperatures. The chemical functionalization of SiO2 NPs with carboxylic acids and silanes was confirmed by FTIR measurements. The experimental results showed that the addition of SiO2 NPs increased the viscosity of XG solutions due to the formation of three-dimensional structures between the silica NPs and the polymeric chains. The thickening effect of HPAM was improved by the addition of silica NPs modified with 3-(methacryloyloxy)propyl] trimethoxysilane (MPS), octyl triethoxysilane (OTES), and oleic acid-method A (OAA). In addition, the HPAM and XG nanopolymer sols of modified silica NPs showed more temperature and brine tolerance than that of unmodified silica NPs. A model was developed based on multilayer perceptron (MLP) neural network for predicting viscosity of nanopolymer sols using 9900 data points. The MLP model was trained by Bayesian Regularization (BR), Levenberg–Marquardt (LM), Resilient Backpropagation (RB), and Scaled Conjugate Gradient (SCG) algorithms. The results revealed that the BR-MLP model outperformed the three other models and could predict all the viscosity data with an average absolute relative error of 2.46% and R2 of 0.999.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
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 ».