Investigating the <scp> CO <sub>2</sub> </scp> injection and the performance of nanoparticles in preventing formation damage at different pressures and concentrations
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Asphaltene deposition is one of the main challenges during CO 2 injection (miscible or immiscible) into reservoirs. Asphaltene deposition reduces the porosity and permeability of reservoir rock and changes its wettability to strongly oil‐wet. In this article, to control the asphaltene deposition during CO 2 injection the use of direct asphaltene inhibitors (Al 2 O 3 and Fe 3 O 4 ) in reservoir conditions. In this research, nanoparticle screening (to investigate its significance in reducing asphaltene precipitation) has been done and it can be stated that Al 2 O 3 nanoparticle will perform better effectivity than Fe 3 O 4 nanoparticle. After that, by using effective nanoparticles (Al 2 O 3 ) in different concentrations (1000 and 2000 ppm), the amount of asphaltene deposition during CO 2 injection has been investigated. The obtained results show that increasing the injection pressure (from immiscible to miscible) causes an increase in asphaltene deposition and the use of nanoparticles will reduce the amount of asphaltene deposition.
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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 ».