Field Applications of Nanotechnology in the Oil and Gas Industry: Recent Advances and Perspectives
Notice bibliographique
Résumé
During the early 21st century, nanotechnology has stood strong in the oil and gas industry, with many applications that have gone from laboratory and numerical simulation studies to successful trial applications in the field. In this Review, recent advances of nanofluid and nanoparticle applications in real environments of the oil and gas industry are presented. These applications cover more than 20 wells in Colombia that have been treated to overcome different formation damage mechanisms, such as asphaltene precipitation/deposition, fines migration, and inorganic scale deposition. Also, different approaches to enhance drilling fluids in Canada, Brazil, Iran, and Colombia are examined. In the case of improved oil recovery (IOR), different applications are discussed, including strategies to improve the productivity of heavy crude oil and extra-heavy crude oil reservoirs through enhanced mobility and hydraulic fracturing in Colombia, a field trial for water shutoff in Csongrad-3 formation in the Algyo field in Hungary, nanocapsules injection for wettability alteration, applications of gas injection (N2 and CO2) in the presence of nanoparticles in Austin chalk, Buda and Eagle Ford formations in the United States, and the use of nanoparticle-assisted foams for well dewatering in China. For secondary and tertiary recovery, we explore the design and implementation of A-Dots and carbon quantum dots as tracers in Saudi Arabia and Colombia, respectively, hydrophobic nanoparticles as drag reducers in injector wells in China, and nanofluids for enhancing chemical enhanced oil recovery processes in southern Colombia. It is worth mentioning that the results were based on oil production and reserves derived from production curves and analysis of the declination curves. Finally, challenges and perspectives of the role of nanotechnology in the oil and gas industry today are discussed.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».