Fast Screening of LSW Brines Using QCM-D and Crude Oil-Brine Interface Analogs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This work focuses on a potentially economic incremental oil-recovery process, where a brine amended with inexpensive salts (in contrast to expensive surfactants and other chemicals) is injected into a reservoir to increase oil production. Historically, this process received the name of low salinity waterflooding (LSW) although the salinity is not always low(er). Nevertheless, we keep using this terminology for historical reasons. The idea of LSW has been known for three decades, but to the best of our knowledge no specific brine recipes that guarantee success have been presented so far. The reasons hide in the problem's complexity, disagreements in the scientific community, and a race to publish rather than to understand the fundamental principles behind the process. In this paper, we present an experimental model system that captures many of the important fundamental features of the natural process of crude oil attachment to mineral surfaces, but at the same time decomposes this complex process into simpler parts that can be more precisely controlled and understood. We systematically investigate the first-order chemical interactions contributing to the well-known strong attachment of crude oil to minerals using SiO2 as a mineral for its surface chemistry simplicity. Our preliminary results suggest that magnesium and sulfate ions are potent in detaching amino/ammonium-based linkages of crude oil with a SiO2 surface. However, when used together in the form of MgSO4, they lose part of their activity to the formation of a MgSO4 ion pairs. We also find that sulfate-detachment propensity stems not from the interaction with prototype mineral surface, but rather from the interactions with the crude oil-brine interface analog. We continue the systematic study of the ion effects on crude oil detachment, with and more results following in the future.
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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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 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 ».