Influence of different nanoparticles on the gas injection performance in <scp>EOR</scp> operation: Parametric and <scp>CFD</scp> simulation study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study aims to simulate the process of enhanced oil recovery (EOR) during gas injection along with nanoparticles and investigate the affecting parameters in a conventional carbonate oil reservoir. Ansys Fluent software with a suitable multiphase model was used to simulate natural gas injection with a nanoparticle into a core sample. The simulation model was validated with a laboratory test of natural gas injection. Then, to obtain the optimal values of each of the parameters affecting the process of EOR during the natural gas injection along with nanoparticles, the design of the experiment was carried out with the help of Qualitek‐4 software and the Taguchi method. Therefore, three factors, including nanoparticle type (clay, titanium oxide, and silica nanoparticles), nanoparticle diameter (2–50 nm), and the volume fraction of nanoparticles in the base fluid (0.5–5 vol.%), as influential factors on the EOR during natural gas injection along with nanoparticles were chosen. The results of the numerical study indicated that silica nanoparticles significantly affect EOR more than clay and titanium oxide nanoparticles. Moreover, the smaller the diameter of nanoparticles (close to 2 nm) and the more significant the volume fraction of nanoparticles in the base fluid (close to 5 vol.%), the higher the oil recovery factor will be. This phenomenon occurs due to changes in the density and viscosity of the base fluid and, consequently, improves the mobility ratio of the injected fluid. On the other hand, the tiny size of nanoparticles allows them to easily enter the pores of the reservoir rock without entrapping and producing oil from them. Eventually, the highest oil recovery factor (59%) was obtained using silica nanoparticles with a diameter of 2 nm and a volume fraction of 5 vol.% in natural gas injection.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».