A critical review on nanoparticle-assisted enhanced Oil recovery: Introducing scaling approach
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Nanotechnology has the capability to modernize both the upstream and downstream oil and gas industry. It has been effectively used in exploration, drilling, production, refinery as well as in enhanced oil recovery (EOR) fields. Understanding the basics of scaling criteria development along with nanoparticle stabilized EOR mechanism will assist petroleum engineers in designing, analyzing, and evaluating nanoparticle-assisted EOR techniques. This paper aims to deliver a critical review on nanoparticle-assisted EOR methods along with introducing scaling approaches and their applications in EOR. Scaling criteria can be employed to assess the performance of a specific EOR technique so that it can be accurately applied to the field scale. In this study, scaling criteria or dimensionless approaches are briefly summarized along with their applications in EOR. In addition, it reviews how scaling criteria can be derived using a mathematical model along with their benefits and shortcomings. This work concentrates on assessing the application of nanoparticles in EOR processes and addresses the process controlling parameters. This study briefly evaluates a few appropriate analytical and semi-analytical studies directly related to nanoparticle-assisted EOR techniques. Several nanoparticles assisted experimental works have been reviewed for both core flooding and micromodel systems.
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Prédiction distillée sur la base complète
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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découle