Nanoparticles Technology for Improving Steam-Assisted Gravity Drainage Process Performance: A Review
Notice bibliographique
Résumé
The increase in energy demand and the dynamics of the energy transition have changed the perspectives and opportunities within the oil and gas sector. This revolutionary scenario has resulted in sustainable and consolidated strategies, exemplified by the development of enhanced oil recovery (EOR) methods within the improved oil recovery (IOR) scheme, and specifically for this Review study in the steam-assisted gravity drainage (SAGD) techniques. The selection and impact of the EOR methods, as well as the expected recovery, rely on multiple factors, encompassing economic, environmental, and technological considerations. The above has led to the simultaneous appearance of uncertainties and difficulties that are continuously challenging the ranking of the oil sector in the global energy market. Against this background, nanotechnology has been established as a feasible strategy to be integrated into multiple stages of the oil supply chain. This Review study has focused on highlighting the synergistic trends of nanotechnology, steam, and oil recovery by conducting bibliometric analysis, where a tendency of the number of publications has increased in the last three years, as evidence of the application of nanotechnology in the oil industry. We have also carried out comprehensive discussions on the most widely implemented conventional thermal oil recovery methods with the dual purpose of explaining their methodologies and, at the same time, highlighting their inherent limitations and the imperative requirements to optimize them. In this direction, we have presented an in-depth exploration of the physicochemical mechanisms of action of nanoparticles to underscore the prospects for their applications in the EOR technologies. Finally, we contextualized the economic and technical feasibility of incorporating nanoparticles into industry, alongside advancements in simulation studies, presented as robust and cost-effective research alternatives, offering a more well-founded perspective on the scalability of nanoparticle technology.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».