A high temperature resistance and hyper‐dispersed nanoparticle grafted by multi‐monomer via in‐situ polymerization: Preparation, characterization, and its imbibition performance
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In recent years, the excellent cleaning‐oil capacity of nanofluid has attracted extensive attention and it has been widely used in oilfields as an imbibition agent. To solve the poor dispersion stability of nanoparticles in high‐temperature and high‐salt reservoir, this paper has prepared a hyper‐dispersed nanoparticle, polymer grafted nanosilica (PNS) that is anti‐salt monomer and anti‐temperature monomer simultaneously grafting on the surface of nanosilica via in‐situ polymerization reaction. Its imbibition performance has been discussed. Results show that (1) The two monomers are all successfully grafted on the surface of nanosilica via optimization of in‐situ polymerization reaction conditions. This hyper‐dispersed nanoparticle has 14.5% final grafting rate, approximately 18 nm in particle size, and −41.2 mV of zeta potential; (2) PNS fluid has excellent dispersion stability and its grain size has no obvious change in 20 wt.% of NaCl or 4 wt.% of CaCl 2 fluids at room temperature (25°C), as well as in 18 wt.% of NaCl or 4 wt.% of CaCl 2 fluids at 130°C after 1 week; (3) Crude oil–water interface tension can be decreased and the hydrophilicity is significantly boosted by this PNS fluid. Meanwhile, the 10 −3 mN/m of interface tension can be obtained and the contact angle of water phase is decreased to 12.8° by surfactant erucamide propyl hydroxysulfobetaine (EHSB) synergizing with PNS fluid; (4) Oil recovery efficiency replaced by PNS in surfactant fluid has reached 39.3%. That is mainly because the hyper‐dispersed nanoparticle provides a stronger spreading force to enhance the efficiency of cleaning oil.
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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 ».