Experimental study on the drainage gas recovery of an environmentally friendly nanofluid in tight gas reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract The efficiency of gas recovery in tight gas reservoirs has been a challenge in the oil and gas industry for the past decade because conventional drainage or water‐controlled gas recovery technologies typically have poor performance in low‐permeability reservoirs. To solve this problem, self‐made nanofluid was introduced to enhance drainage gas recovery in a tight gas reservoir. In this paper, nanofluid was prepared by phase reversal technology for application in a tight gas reservoir. Its thermal, acidic, alkaline, and salty stabilities were systematically investigated by using light transmittance as a shortcut index. At the same time, its biodegradability and biotoxicity were evaluated based on the industry/national standard, and the effectiveness of its drainage gas recovery was studied by dynamic gas–water percolation. The results showed that the self‐made nanofluid can be effectively used for drainage gas recovery in tight gas reservoirs. The nanofluid has chemical stability and is environmentally friendly, which fully conforms to the contemporary development trend of the oil and gas industry. The nanofluid can shift the isotonic point of the gas–water relative permeability to the left (its minimum is 1.83% at 6.25 wt.% and maximum is 4.78% at 100 wt.%) and reduce the irreducible water saturation (its minimum is 8.84% at 6.25 wt.% and maximum is 4.28% at 100 wt.%), achieving the purpose of the enhancement of drainage gas recovery. The research results provide technical support for the application of nanofluid to improve the gas production in tight gas reservoirs.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».