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Enregistrement W4391839036 · doi:10.1021/acs.langmuir.3c03203

A Feasibility Study on Enhanced Oil Recovery of Modified Janus Nano Calcium Carbonate-Assisted Alkyl Polyglycoside to Form Nanofluids in Emulsification Flooding

2024· article· en· W4391839036 sur OpenAlexaff
Kaiping Tian, Wanfen Pu, Qianlong Wang, Mengke Xie, Dongdong Wang, Muming Wang, Shun Liu

Notice bibliographique

RevueLangmuir · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueEnhanced Oil Recovery Techniques
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesMinistry of Science and Higher Education of the Russian FederationNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésEmulsionSurface tensionMaterials scienceChemical engineeringViscosityCalcium carbonateKeroseneNanofluidComposite materialChemistryNanoparticleOrganic chemistryNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Emulsification flooding can effectively enhance crude oil recovery to solve the problem of petroleum shortage. In this work, a modified Janus Nano Calcium carbonate (JNC-12) with a particle size of 30–150 nm was synthesized, and an in situ emulsification nanofluid (ISEN) was prepared with JNC-12 and alkyl polyglycoside (APG). Scanning electron microscope (SEM) showed that the dispersion of JNC-12 in air or APG solution was better than Nano Calcium carbonate (Nano CaCO 3 ). The emulsification properties, interfacial tension, and expansion modulus of ISEN were studied, and the result showed that with the increase in salinity, the emulsification rate decreased, the water yield rate increased, the interfacial tension first decreased and then increased, and the expansion modulus first increased and then decreased. With the increase in temperature, the emulsification rate, emulsion viscosity, and interfacial tension decreased. With the increased oil–water volume, the water yield rate and the emulsion viscosity increased. With increase in the concentration of JNC-12, the water yield rate, the emulsion viscosity, and the interfacial tension decreased but the expansion modulus increased. The emulsion generated by emulsifying ISEN with crude oil was an O/W emulsion, the crude oil viscosity was 4–10 times that of emulsion, and the average particle size of emulsion was 1.107 μm. The addition of ISEN caused the decrease in interfacial tension of oil–water to 0.01–0.1 mN/m. The wettability alteration experiment found that ISEN could change the lipophilic rock to hydrophilic rock. Finally, the core displacement experiments showed that compared with the first water flooding, the oil recovery of the second water flooding after ISEN flooding enhanced by 17.6%. This research has important guiding significance for in situ emulsified nanofluid flooding to enhance oil recovery.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,034
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,262 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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