MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2931124193 · doi:10.1051/e3sconf/20198903004

Toward a mechanistic understanding of wettability alteration in reservoir rocks using silica nanoparticles

2019· article· en· W2931124193 sur OpenAlexaff
Saeed Jafari Daghlian Sofla, Lesley James, Yahui Zhang

Notice bibliographique

RevueE3S Web of Conferences · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensMemorial University of Newfoundland
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésWettingNanoparticleEnhanced oil recoveryChemical engineeringContact angleSubstrate (aquarium)Surface chargeMaterials scienceAsphalteneNanotechnologyChemistryGeologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Traditional concepts of simple liquid spreading may not apply to nanoparticle-fluids. Most investigations pertaining to the wettability alteration of solid surfaces due to the presence of nanoparticles in the fluid are oversimplified, i.e. nanoparticles dispersed in DI-water and smooth, homogeneous, and clean surfaces have been used. From a practical enhanced oil recovery (EOR) point of view, the nanoparticles must be dispersed in either seawater or high salinity formation water containing diverse types and concentrations of ions. These ions interact with the electrostatic properties of the nanoparticles. Likewise, the oil phase may contain many surface active components like asphaltene and naphthenic acids which can interact with nanoparticles at oil-water and oil-rock interface. In reality, the rock sample is a heterogeneous, non-smooth, mixed-wet substrate with a diverse mineralogical composition. The electrical charge of minerals can vary when contacted with an ionic fluid. This can alter the electrostatic repulsion between substrate and nanoparticles and consequently the substrate can either attract or repel charged particles, including nanoparticles. Hence, the role of nanoparticles must be evaluated considering multicomponent complex fluids and real formation rock. Despite numerous reports regarding the wettability alteration of reservoir rock from oil-wet to water-wet by nanoparticles, some inherent limitations in the wettability alteration experiments prevent conclusions about the performance of nanoparticles in practical complex conditions. For instance, the wettability alteration by nanoparticles is often determined by contact angle measurements. In this method, the substrates are either aged with (immersed in) nanoparticle-fluids before conducting the experiments or contacted with nanoparticle-fluids before attachment of the oil droplet on the rock surface. Hence, in both cases, before initiating the contact angle measurements, the nanoparticles would already exist at the oil-rock interface possibly giving inaccurate measurements. The objective of this work is to investigate the mechanism of wettability alteration by silica nanoparticles pre-existing on the rock interface (conventional contact angle measurements) and using a new displacement contact angle method to better mimic the scenario of injecting a nanoparticle fluid into the reservoir already containing formation brine. The impact of pre-existing nanoparticles at the oil-rock interface (in the conventional contact angle measurements) on the contact angle measurements are examined for simple (n-decane, NaCl brine, and pure substrates) and complex (crude oil, seawater, and reservoir rock) systems on various wetting conditions of substrates (water-wet and oil-wet). The nanoparticles are dispersed in seawater using our H+ protected method [1]. Then, the effect of surface and nanoparticle charge on the contact angle is evaluated by adjusting the aqueous phase salinity. We also differentiate between the disjoining pressure mechanism and diffusion of silica nanoparticles through the oil phase by testing the attachment of nanoparticles on the rock surface.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,061
Tête enseignante GPT0,272
Écart entre enseignants0,212 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations18
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueE3S Web of ConferencesMême sujetEnhanced Oil Recovery TechniquesTravaux en français237 207