Microfluidic study of surfactant flooding of heavy oil in layered porous media containing fractures
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Surfactant injection is a promising method for enhanced oil recovery (EOR) due to its effective micro‐displacement mechanisms. However, understanding the interaction of a surfactant solution with heavy oil in porous media is neither straightforward nor well understood, particularly in heterogeneous systems. By enabling in‐situ real‐time monitoring of flow transport, microfluidic studies have provided novel insights into the underlying multiphase physics of flow at the pore scale. This paper examines the two‐phase displacement efficiency of a new surfactant in layered–fractured porous microfluidic patterns, a topic seldom discussed in the literature. To evaluate the performance of the proposed surfactant, we considered several heterogeneous media with varying layer and fracture geometrical characteristics, quantifying displacement efficiency for each case. Based on the analysis of pore‐scale snapshots, it was inferred that the primary mechanisms responsible for EOR during surfactant flooding into heavy oil include pore wall transportation, emulsifications, the deformation of residual oil, inter‐pore or intra‐pore bridging, and wettability alteration. Macroscopic displacement experiments revealed that the width of the swept area from surfactant injection significantly exceeded that of water injection, resulting in a substantially higher oil recovery. Furthermore, it was demonstrated that the direction of fluid flow in relation to fracture orientation plays a critical role in the dynamics of surfactant solution movement and, consequently, the ultimate oil production.
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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 ».