Effect of engineered water and scale inhibitor concentration on the adsorption performance of gypsum inhibitors on multi‐walled carbon nanotubes and crushed sandstone
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Engineered waterflooding is an effective process for enhanced oil recovery, but it can lead to mineral scale deposition due to the incompatibility of brines. Previous studies on scale mitigation have mainly focused on high‐temperature baryte and anhydrite scales, neglecting gypsum precipitation and inhibitors adsorption at low temperatures. Additionally, earlier research has used simple brines that do not reflect the actual injection and formation water in reservoirs. In this study, the impact of temperature, various brine mixtures, and thermodynamic databases on saturation ratio and scale precipitation is explored using PHREEQC (pH‐REdox‐EQuilibrium‐C program). The study reveals that the copresence of calcium and magnesium ions improves the gypsum inhibition efficiency of scale inhibitors (SIs) at low concentrations to a maximum of 79%. However, this effect is reversed or neutral at higher SI concentrations. The study also shows that the presence of monovalent ions reduces the adsorption of SIs by multi‐walled carbon nanotubes (MWCNTs). Removing sodium ions from seawater while leaving calcium and magnesium ions intact increases MWCNTs' adsorption capability to 93%. This is because monovalent cations attach to the adsorbent surface and block the active sites, whereas divalent cations act as a bridge between MWCNT and SIs. The study establishes that the behaviour of SIs regarding adsorption on MWCNT and crushed sandstone depends on various factors, including molecule size, calcium toleration of the SIs, point of zero charge, and solution pH. Understanding these factors can improve the effectiveness of SIs, reduce chemical costs, and prolong the life of oil wells.
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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) | 0,001 | 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 ».