A review of surfactants as synergists in the field of enhanced oil recovery
Notice bibliographique
Résumé
The efficient development of oil resources is significant for alleviating the increasingly serious contradiction between oil supply and demand and ensuring national oil security. Surfactant flooding technology is one of the essential methods to enhance oil recovery and has been widely used in oil and gas development. The screening and development of traditional surfactants for oil displacement are mainly focused on reducing interfacial tension based on the theory of capillary number while ignoring the emulsification effect of surfactants. For different types of residual oil/remaining oil, the main contradictions faced by the target reservoir should be thoroughly analyzed to clarify whether the performance of surfactants used for oil displacement is mainly to reduce interfacial tension or strong emulsification capacity, and then screen surfactants suitable for reservoir characteristics and crude oil properties. In this article, the principle and application of surfactant flooding technology are reviewed from two aspects of interfacial tension and emulsification performance, the interrelationship between interfacial tension and emulsification capacity is explored, and the evaluation indicators and existing problems of surfactant used for oil displacement are analyzed in detail. Most of the evaluation methods for emulsification in the past were based on water extraction rate. A method for evaluating the emulsification ability of surfactants to crude oil is introduced. It is expected to provide scientific guidance for the screening and development of surfactants for oil displacement.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 ».