A Systematic Study to Assess Displacement Performance of a Naturally-Derived Surfactant in Flow Porous Systems
Notice bibliographique
Résumé
For the first time, the present work assesses the feasibility of using Korean red ginseng root extract, a non-ionic surfactant, for the purposes of enhanced oil recovery (EOR). The surfactant is characterized by Fourier-transform infrared spectroscopy (FT-IR) analysis. Pendant drop and sessile drop techniques are employed to study the oil–water interfacial tension (IFT) and wettability nature of the sandstone rock, respectively. In addition, oil recovery enhancement is investigated using micromodel and core floods. In the salt-free system, IFT measurements indicate that the surfactant carries a critical micelle concentration of 5 g/L. In a saline medium (up to 50 g/L), the addition of a surfactant with different concentrations leads to an IFT reduction of 47.28–84.21%. In a constant surfactant concentration, a contact angle reduction is observed in the range of 5.61–9.30°, depending on salinity rate, revealing a wettability alteration toward more water-wet. Surfactant flooding in the glass micromodel provides a more uniform sweeping, which leads to an oil recovery enhancement of 3.02–11.19%, depending on the extent of salinity. An optimal salt concentration equal to 30 g/L can be recognized according to the results of previous tests. Surfactant flooding (10 g/L) in optimal salt concentration achieves an additional oil recovery of 7.52% after conventional water flooding.
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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 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| 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 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 ».