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Enregistrement W2912489961 · doi:10.1021/acs.energyfuels.8b03749

Nanopyroxene-Based Nanofluids for Enhanced Oil Recovery in Sandstone Cores at Reservoir Temperature

2019· article· en· W2912489961 sur OpenAlexafffund
Farad Sagala, Tatiana Montoya, Afif Hethnawi, Gerardo Vitale, Nashaat N. Nassar

Notice bibliographique

RevueEnergy & Fuels · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaIslamic Development Bank
Mots-clésNanoparticleChemical engineeringMaterials scienceThermogravimetric analysisAqueous solutionSilaneEnhanced oil recoverySurface modificationNanofluidSodium silicateCoatingNanomaterialsDynamic light scatteringFourier transform infrared spectroscopyBrineNanotechnologyChemistryOrganic chemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Nanoparticles (NPs) have recently gained great attention as effective agents for enhanced oil recovery (EOR) applications, especially at ambient temperatures. Nevertheless, harsh conditions are needed to synthesize them and many tend to lack stability, exhibiting strong limitations in EOR application. As a solution, many researchers have used silica nanomaterials and grafted them with various agents to enhance their stability and alter their functionality. However, altering their overall functionality via coating could limit their stability in an aqueous media. Thus, partially coated nanoparticles should be used, such that the functionalizing agent is bonded to certain active groups on the nanoparticle surface. Herein, environmentally safe and tunable silicate-based nanoparticles, nanopyroxene, were synthesized under mild conditions. Nanopyroxene consists of two forms of binding sites on the surface made of the structural iron framework imparting a negative charge on the surface, which is compensated by sodium ions and the hydroxyl groups present on the surface of the silicate framework, which is responsible for its hydrophilicity. In this study, we partially altered the functionality of the nanopyroxene by anchoring a hydrophobic functionalizing agent of triethoxy(octyl)silane to the hydroxylated binding sites, generating half and totally hydroxyl functionalized nanopyroxene, such as hydrophobic pyroxenes (HPNPs) and Janus pyroxenes (JPNPs), respectively. Characterization techniques, such as scanning electron microscopy, Fourier transform infrared, X-ray diffraction, thermal gravimetric analysis, dynamic light scattering, and ζ-potential were conducted for the produced NPs to confirm their surface identity, functionality, stability, and morphology. After that, in comparison with brine, three different nanofluids were generated from the synthesized NPs to test their performance toward EOR in sandstone cores. The EOR performance was investigated by interfacial tension, contact angle, spontaneous imbibition, and displacement tests. The results showed that the HPNPs have the best stability and functionality compared with the other nanoparticle types. Contact angles in the presence of NPNP, JPNP, and HPNP nanofluids were measured to be 44 ± 2, 50 ± 2, and 55 ± 2°, respectively, confirming wettability alteration from oil-wet to water-wet. Interfacial tension was also noticeably reduced with the produced nanofluids at all temperatures, showing their great potential of oil displacement and to prove that a core flooding test was performed, confirming the capability of the stable nanoparticles as effective EOR agents in hydrocarbon reservoirs by recovering an additional 10.57% after brine flooding.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,025
Score d'incertitude au seuil1,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,211
Écart entre enseignants0,206 · 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.

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

Citations65
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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