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Enregistrement W2972745851 · doi:10.3390/polym11091483

Feasibility Study of Applying Modified Nano-SiO2 Hyperbranched Copolymers for Enhanced Oil Recovery in Low-Mid Permeability Reservoirs

2019· article· en· W2972745851 sur OpenAlexaff
Nanjun Lai, Lei Tang, Na Jia, Dongyu Qiao, Jianlin Chen, Yong Wang, Xubin Zhao

Notice bibliographique

RevuePolymers · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Regina
Organismes subventionnairesPetroChina Innovation FoundationState Key Laboratory of Molecular Engineering of PolymersDepartment of Science and Technology of Sichuan ProvinceState Key Laboratory of Oil and Gas Reservoir Geology and ExploitationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésPolyacrylamideCopolymerEnhanced oil recoveryMaterials scienceChemical engineeringPermeability (electromagnetism)PolymerPolymer chemistryChemistryComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

To improve oil recovery significantly in low-mid permeability reservoirs, a novel modified nano-SiO2 hyperbranched copolymer (HPBS), consisting of polyacrylamide as hydrophilic branched chains and modified nano-SiO2 as the core, was synthesized via an in situ free radical polymerization reaction. The structure and properties of the hyperbranched copolymer were characterized through a range of experiments, which showed that HBPS copolymers have better stability and enhanced oil recovery (EOR) capacity and also smaller hydrodynamic radius in comparison with hydrolyzed polyacrylamide (HPAM). The flooding experiments indicated that when a 1000 mg/L HPBS solution was injected, the resistance factor (RF) and residual resistance factor (RRF) increased after the injection. Following a 98% water cut after preliminary water flooding, 0.3 pore volume (PV) and 1000 mg/L HPBS solution flooding and extended water flooding (EWF) can further increase the oil recovery by 18.74% in comparison with 8.12% oil recovery when using HPAM. In this study, one can recognize that polymer flooding would be applicable in low-mid permeability reservoirs.

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 enseignants0,000
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
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 GPT0,260
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations33
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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