Characterising functionalised nanoparticles for improving fluid flow for CCUS in legacy hydrocarbon reservoirs 
Notice bibliographique
Résumé
In recent years there has been rapid development of nanoparticles (NPs). Nanoparticles can be used both as a probe into restricted spaces, such as the pores within a reservoir rock, and as tools for altering wettability or deliberately blocking pore throats to enhance fluid movement in less connected pores. Silica nanoparticles can have functional surfaces allowing them to react specifically to oils or water. Nanoparticles can be used to enhance oil production by releasing oil on mineral surfaces and improving fluid flow. However, they also have the potential for improving CO2 flow in CCUS reservoirs while enhancing the pore volume available for CO2 storage. In this paper we evaluate the performance of different non-functionalised and functionalised nanoparticles for enhancement of oil production, CO2 emplacement and gas flow. Different forms of silica NPs have been made, either unfunctionalized, or functionalised with branched amino-based polymer (hydrophilic) or a silane-based agent (hydrophobic). Their stability has been characterised using a range of laboratory methods. The microscopic performance of the nanoparticles has been measured using contact angle measurements. Their ability to enhance oil production and CO2 emplacement has been tested using imbibition and drainage experiments. The contact angles, measured in the presence of brine, no modified silica NPs, branched amino-based polymer (hydrophilic) modified silica NPs and silane-based agent (hydrophobic) modified silica NPs showed contact angle values of approximately 110°, 116°, 124°, and 136°, respectively. These results show that introduction of nanofluids led to a change in substrate wettability from water-wet to strongly water-wet. Notably amongst the tested nanoparticles the Silane-based NPs demonstrated the highest hydrophilic surface. The spontaneous imbibition tests conducted on various sandstone cores revealed that silane-based NPs yielded the highest oil recovery rates among the tested NPs. Specifically, these nanoparticles showed an approximate 12% and 50% enhancement in oil recovery compared to non-modified silica nanoparticle, and branched amino-based polymer (hydrophilic) modified silica NPs. In summary, nanofluids have been shown to substantially improve the wettability alteration of the rock surface from oil-wet to water-wet, which can lead to improve the volume and flow characteristics of legacy CCUS prospects. Our future plan is to investigate the enhancement of carbon dioxide (CO2) solubility in brine through the utilization of the prepared nanoparticles, with the objective of advancing carbon capture technologies.
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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) | 0,001 | 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 ».