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Enregistrement W4296120441 · doi:10.1002/cjce.24659

Experimental study on the drainage gas recovery of an environmentally friendly nanofluid in tight gas reservoirs

2022· article· en· W4296120441 sur OpenAlexvenueno aff
Liu Qingping, Xiaohui Li, Sun Saisai, Wu Mei

Notice bibliographique

RevueThe Canadian Journal of Chemical Engineering · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Natural Science Foundation of ChinaNational Science Foundation
Mots-clésNanofluidPetroleum engineeringTight gasDrainageEnhanced oil recoveryWater saturationPermeability (electromagnetism)WellheadMaterials scienceNatural gasEnvironmental scienceChemical engineeringWaste managementChemistryPorosityNanoparticleNanotechnologyComposite materialGeologyHydraulic fracturingEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,007
Tête enseignante GPT0,195
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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