<scp>CO<sub>2</sub></scp> mobility control by small molecule thickeners during secondary and tertiary enhanced oil recovery
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Recently, polymer thickeners have been considered for CO2 mobility control during enhanced oil recovery (EOR) processes. Despite that, the requirement of co‐solvents is a controversial challenge for the solution of high‐molecular weight thickeners in gases. This study is focused on small molecule thickeners for carbon dioxide EOR without adding co‐solvents. Polydimethylsiloxane (PDMS) was used as a CO2‐philic thickener in different low molecular weights. Cloud‐point pressure, relative viscosity, and interfacial tension (IFT) between intermediate crude oil and pure/thickened CO2 were measured at reservoir conditions. Also, the impact of PDMS‐CO2 thickener on gas mobility control was evaluated during the coreflooding experiments in secondary and tertiary modes. The experimental results show that PDMS caused an increase in relative viscosity up to 4.7‐fold and successfully thickened CO2. In addition, the minimum miscibility pressure of PDMS‐thickened CO2 was lower than that of pure CO2, and miscible PDMS‐CO2 thickener occurred at higher PDMS molecular weights. However, the gas breakthrough time can be considerably delayed if the PDMS‐thickened CO2 was flooded directly, which increased the oil recovery factor between 6% to 15% during tertiary recovery.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».