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Enregistrement W4200169954 · doi:10.2118/1121-0058-jpt

Cellulose Nanocrystal Switchable Gel Improves CO2 Sweep Efficiency

2021· article· en· W4200169954 sur OpenAlexaboutno aff
Chris Carpenter

Notice bibliographique

RevueJournal of Petroleum Technology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSelf-healing hydrogelsNanocrystalEnhanced oil recoveryChemical engineeringCelluloseMaterials scienceNanotechnologyPolymer chemistryEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This article, written by JPT Technology Editor Chris Carpenter, contains highlights of paper SPE 201609, “Cellulose Nanocrystal Switchable Gel for Improving CO2 Sweep Efficiency in Enhanced Oil Recovery and Gas Storage,” by Ali Telmadarreie, University of Calgary and Cnergreen; Christopher Johnsen, University of Calgary; and Steven Bryant, University of Calgary and Cnergreen, prepared for the 2020 SPE Annual Technical Conference and Exhibition, originally scheduled to be held in Denver, 5–7 October. The paper has not been peer reviewed. The entanglement of biopolymers is a well-known phenomenon that, when controlled, can result in a smart fluid with strong gelation properties. The authors write that, when a suitable salt is incorporated into the cellulose nanocrystal (CNC), the fluids undergo gelation upon contact with bulk-phase carbon dioxide (CO2) but remain a flowing liquid otherwise. In this study, this composition-selective trigger was applied to improve sweep efficiency in CO2 enhanced oil recovery (EOR) and sequestration. Introduction Hydrogels are hydrophilic structures that swell when hydrated and have various applications in industry. Hydrogels are of interest in EOR because of their ability to respond to stimuli such as pH, temperature, light, and ionic strength. CNCs are nanoparticles derived from cellulose, one of the more sustainable natural resources available. CNC hydrogels could have specific applications as a solution to media het-erogeneity and poor gas-sweep efficiency. The hydrogels can be tuned to set over time, allowing the intentional placement of gels into already-swept areas of a reservoir. CNC hydrogels are unique in that they can be formed when contacted with CO2 and broken by the application of nitrogen (N2) gas. The pH of the solution will be increased as the nitrogen partitions across the gel, reversing the CO2 reaction. This gives the gel-forming solution the added benefit of being transmittable throughout a reservoir. Material and Procedure Spray-dried CNCs with an average length of 100–200 nm and a width of 15 nm were used. Imidazole was used as the salt mixed with water and CNC suspension to create a pH-triggered gel system. CO2 gas and N2 gas were used as received. Mineral oil with a viscosity of approximately 20 cp was used at the oil phase. Solution preparation, and the process for gel strength in bulk testing, are provided in the complete paper. All tests were performed at a pressure of 400 psi and an ambient temperature of 21°C. Two sets of flow experiments were performed. The first included flow in a single sandpack saturated with water to investigate the in-situ gelation and reversibility of the gel. The second set used a dual-sandpack system. The shorter sandpack with higher permeability was saturated with water to create a path of less resistance compared with the longer sandpack with lower permeability saturated with viscous oil. Further details of these experiments are provided in the complete paper.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,046
Score d'incertitude au seuil0,867

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,003
Tête enseignante GPT0,198
Écart entre enseignants0,195 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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