High-temperature high-pressure microfluidic system for rapid screening of supercritical CO2 foaming agents
Notice bibliographique
Résumé
Abstract CO 2 foam helps to increase the viscosity of CO 2 flood fluid and thus improve the process efficiency of the anthropogenic greenhouse gas’s subsurface utilization and sequestration. Successful CO 2 foam formation mandates the development of high-performance chemicals at close to reservoir conditions, which in turn requires extensive laboratory tests and evaluations. This work demonstrates the utilization of a microfluidic reservoir analogue for rapid evaluation and screening of commercial surfactants (i.e., Cocamidopropyl Hydroxysultaine, Lauramidopropyl Betaine, Tallow Amine Ethoxylate, N,N,N′ Trimethyl-N′-Tallow-1,3-diaminopropane, and Sodium Alpha Olefin Sulfonate) based on their performance to produce supercritical CO 2 foam at high salinity, temperature, and pressure conditions. The microfluidic analogue was designed to represent the pore sizes of the geologic reservoir rock and to operate at 100 °C and 13.8 MPa. Values of the pressure drop across the microfluidic analogue during flow of the CO 2 foam through its pore network was used to evaluate the strength of the generated foam and utilized only milliliters of liquid. The transparent microfluidic pore network allows in-situ quantitative visualization of CO 2 foam to calculate its half-life under static conditions while observing if there is any damage to the pore network due to precipitation and blockage. The microfluidic mobility reduction results agree with those of foam loop rheometer measurements, however, the microfluidic approach provided more accurate foam stability data to differentiate the foaming agent as compared with conventional balk testing. The results obtained here supports the utility of microfluidic systems for rapid screening of chemicals for carbon sequestration or enhanced oil recovery operations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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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 | 0,001 | 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 ».