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Enregistrement W4392726856 · doi:10.2118/218036-ms

Investigation of Fracture Characterization Through the Transport Behavior of Magnetic Nanoemulsions

2024· article· en· W4392726856 sur OpenAlexaff
Seyedeh Hannaneh Ahmadi, Sepideh Maaref, Boxin Ding, Seyed Emad Siadatifar, Daniela Mayorga Ariza, Steven L. Bryant, Apostolos Kantzas

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineMaterials Science
ThématiqueCorrosion Behavior and Inhibition
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCharacterization (materials science)Materials scienceFracture (geology)NanotechnologyComposite material

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Hydraulic fracturing is a promising way to increase oil recovery in tight reservoirs. The accurate assessment of the expansion of fracture networks within the reservoir is a prominent challenge encountered in hydraulic fracturing operations. To overcome this obstacle, the incorporation of tracer injection along with the fracturing fluids and flowback analysis provides fundamental knowledge for reservoir characterization. Herein, a magnetic Pickering nanoemulsion is introduced as a potential tracer for hydraulic fracturing applications. In this regard, the transportation behavior of this particular Pickering nanoemulsion is a crucial factor for designing and optimizing its implementation in energy, sustainability, and environmental areas. In this study, a polymer-coated iron oxide (Fe3O4) nanoparticle (NP) was synthesized and utilized as a stabilizer to form stable oil-in-water (O/W) nanoemulsions. Two different types of nanoemulsions (with the highest and the lowest stability) were then fabricated with various ratios of polymer shell to Fe3O4 nanoparticle core (3:1 and 0.5:1). Core flooding experiments were then performed in a sandpack to evaluate the stability and retention behavior of the synthesized nanoemulsions in porous media. The nanoemulsion flow profiles were quantitatively monitored by X-ray CT scanning and sandpack magnetic susceptibility experiments. In addition, the density of the nanoemulsion effluents and pressure drop during the whole flooding process were measured to evaluate the most effective nanoemulsion formulation with the lowest retention in the porous media. According to the obtained results, the most stable nanoemulsion formulation with the highest polymer-to-nanoparticle coating ratio (3:1) was transported through the sandpack effortlessly with the lowest retention. The pressure-drop results also showed a gradual increase of pressure during nanoemulsion flooding due to the drag force and higher viscosity of the nanoemulsions compared to water. However, throughout the chase water flooding, the nanoemulsion with the highest stability was displaced piston-like along the sandpack with lower pressure drop, implying lower retention of the nanoemulsion at the higher ratio of polymer to nanoparticle coating.

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 Opus0,022
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,234 · 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

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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