Synthesis and Characterization of Magnetic Nanodroplets for Flowback Analysis in Fractured Reservoirs
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Hydraulic fracturing has facilitated the rapid development of tight reservoirs throughout the world in the past decades. A common challenge arising from multistage hydraulic fracturing is the accurate characterization of the complexity and conductivity of the fracture networks, for optimizing the well performance as well as the subsequent production. Prevalent operations carried out on hydraulically fractured wells are tracer injections along with the fracturing fluid and flowback analysis, which are indispensable to condition the well for long-term performance and decrease the operational time. In this paper, a new polymer-coated iron oxide (Fe3O4) nanoparticle (NP) has been synthesized, which can emulsify and stabilize nano-oil-droplets in a continuous water phase and these Pickering nanodroplets provide potential applications for the characterization of fractures by flowback analysis in tight reservoirs due to their pivotal properties, including being superparamagnetic with ability to detect in-situ, easily synthesized, size controllable, strong stability, minimal retention in fractures and environmental benign features. To apply these magnetic nanodroplets for fracture characterization, two concerns should be considered, including the long-term stability and transport behavior of these Pickering nanodroplets, which is demonstrated in this study. Herein, iron oxide nanoparticles were firstly functionalized to improve their hydrophilicity, and then nanoemulsion samples were emulsified utilizing these engineered nanoparticles. Two different factors, including different hydrocarbons and emulsification energy, were considered to investigate their impact on the stability of the nanoemulsion. This is because they are extremely important for the stabilization of the Pickering nanoemulsion. As a result, some characterization tests were performed to recognize the stability behaviour of the systems and structure of nanoemulsion through nanodroplet size distribution, z-potential, bulk rheology, and screening tests. Moreover, the nanoemulsion stability is examined through low-field nuclear magnetic resonance (NMR) relaxometry and X-ray CT imaging. Experimental results reveal that carefully synthesized polymer-coated Fe3O4 NPs can emulsify the oil and water to form a sufficiently stable oil-in-water (O/W) Pickering nanoemulsion. The optimized composition to have a more stable emulsion is using hexadecane as the oil phase because of its high density and low solubility in water to reduce the Ostwald Ripening. An emulsification energy of 40 kJ is found to generate optimum droplet size distribution, thus providing the best nanoemulsion stability.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».